Pandas runde Säule
Die Syntax für die Verwendung der Methode ist unten angegeben:
Durch verschiedene Abbildungen lernen wir die praktische Anwendung dieser Methode in diesem Artikel kennen.
Beispiel 1: Verwenden Sie die Pandas Round () -Methode, um eine einzelne Spalte in einem Datenrahmen abzurunden
In der ersten Demonstration dieses Tutorials werden wir lernen, die Werte einer einzelnen angegebenen Spalte im bereitgestellten Datenrahmen abzurunden, indem wir die Pandas verwenden „DF.runden()" Methode.
Das "Spyder" -Tool ist als praktisch mit einer benutzerfreundlichen Schnittstelle und der besten Python-Support-Umgebung, um die Skripte zu kompilieren. Das Starten des Tools und die Arbeit mit dem Code beginnt mit der Erreichung der Voraussetzungen. Wir müssen das erforderliche Toolkit laden. Wir brauchen zwei Bibliotheken: Pandas und Numpy. Importierte das Pandas -Paket und alias "PD" und importierte die Numpy -Bibliothek, wodurch „NP“ zu seinem Alias gemacht wurde.
Wir haben die Pandas -Bibliothek geladen, weil die Funktion „Round ()“ von Pandas bereitgestellt wird. Ohne Pandas in unsere Python -Umgebung zu importieren, können wir es nicht nutzen. Die zweite Bibliothek, die Numpy ist, wird verwendet. Sie müssen nicht unbedingt die Numpy -Methode ausüben. Sie können Ihren Datenrahmen auch mit Dezimalwerten erstellen oder sogar eine CSV -Datei mit Dezimalwerten im Programm lesen. Es liegt alles bei Ihren Anforderungen. Wir für den Lernzweck generieren mit Hilfe von Numpy einen Datenrahmen.
Wir haben Numpys Methode angerufen “NP.willkürlich.Samen()" Um zufällige Werte zu erzeugen. Der "Samen()" wird angerufen, um den Zufallswertegenerator zu starten. Es braucht einen Punkt, von dem es anfängt, Zahlen zu generieren. Wir haben den Punkt "30" gewährt. Um einen Datenrahmen mit diesen zufällig generierten Werten zu erstellen, haben wir die vom Pandas -Toolkit bereitgestellte Funktion aufgerufen, die ist „PD.DataFrame () ”. Als Parameter der „PD.DataFrame () ” Funktion, wir haben in der „NP bestanden.willkürlich.random () und das Attribut "Spalten". Der “NP.willkürlich.willkürlich()" Funktion ist eine numpy -Funktion, die uns zufällige Dezimalwerte gibt, jedoch mit einer bestimmten Form. Die Form, die wir dafür definiert haben, lautet „5, 4“, sodass sie zufällige Dezimalwerte in 5 Zeilen und 4 Spalten erzeugen.
Das Attribut „Spalten“ wird verwendet, um die Spalten des Datenrahmens zu kennzeichnen. Wie die hier erzeugten Spalten 4 sind, haben wir sie "Kreis", "Quadrat", Dreieck "und" Rechteck "genannt. Um den Datenrahmen zu speichern, haben wir ein DataFrame -Objekt initialisiert "erstellen". Letztendlich wird der Datenrahmen durch die Verwendung der angezeigt "drucken()" Methode.
Wenn wir das Skript ausführen. Die Werte wurden an 6 Dezimalstellen erzeugt.
Jetzt müssen wir diese Schwimmerwerte abrunden, die auf 6 Dezimalstellen verteilt sind. Wir werden hier zuerst sehen, wie wir die Werte einer einzelnen Spalte abrunden können.
Wir haben die Pandas „df genannt.Round () ”Methode. Der Name des Datenrahmens und der bestimmte Spaltenname wird mit dem geliefert “.runden()" Methode. Hier lautet unser Datenrahmenname „erstellen“, die Spalte, die wir abgerundet haben, ist „Rechteck“ und zwischen den Zahnspangen der "runden()" Methode Wir haben den Wert "1" festgelegt, der die Werte auf 1 Dezimalplatz abrundet. Das Ergebnis wird in der "Dezimal" -Variable gespeichert und angezeigt, indem Sie die aufrufen "drucken()" mit der "Dezimal" -Variable.
Wir können diese Ausgabe in der Python -Konsole des Spyder -Tools, einem Datenrahmen, der die Spalte "Rechteck" ausgewählt und seine Werte erfolgreich auf 1 Dezimalplatz abgerundet hat, untersuchen.
Beispiel 2: Verwenden Sie die Pandas Round () -Methode, um alle Spalten in einem Datenrahmen abzurunden
Die zweite Illustration wird die Technik erläutern, alle Spalten in einem Datenrahmen abzurunden "runden()" Methode. Beginnen wir mit dem Python -Programm.
Wir haben beide Bibliotheken wie in der vorherigen Abbildung geladen. Die Pandas -Bibliothek wird als „PD“ importiert und aliasidiert, während der Numpy als „NP“ importiert und aliasisiert wird. Das „NP.willkürlich.Seed () ”wird aufgerufen und der Wert für das„ Seed () “auf„ 10 “eingestellt. Die Erstellung von DataFrame begann mit dem Aufruf der „PD.DataFrame () ” Methode. Zwischen den Klammern haben wir das verwendet “NP.willkürlich.willkürlich()" Funktion und bereitgestellt es die Form „5, 3“, die 5 Zeilen und 3 Spalten erstellt. Wir haben die Kolumnen mit der Eigenschaft "Kolumnen" als "Today", "morgen" und "gestern" benannt. Der DataFrame ist im "neuen" Datenframe -Objekt erhalten und wird mit der Funktion "Print ()" von Python ausgestellt.
Hier sehen Sie die Float -Werte mit 6 Dezimalstellen, die in 3 Spalten und 5 Zeilen gespeichert sind.
Um alle Spalten im DataFrame abzurunden, werden wir die Funktion „Round ()“ verwenden, um die Werte an einen bestimmten Dezimalplatz abzurunden.
Wir haben den „DF angerufen.Round () ”Methode. Der Dataframe -Name hier ist "neu". Wir haben den Wert festgelegt, um die Spalten auf "3" Dezimalstellen abzurunden. Es wird also nur die ersten drei Werte nach dem Punkt schreiben und die nächsten fallen lassen.
Die Werte des resultierenden DataFrame wurden auf 3 Dezimalstellen abgerundet.
Beispiel 3: Verwendung der Pandas Round () -Methode, um alle Spalten in einem Datenrahmen einzeln abzurunden:
Abgesehen davon, dass alle Säulen zu einem gemeinsamen Dezimalplatz abgerundet werden, können wir auch die Säulen abrunden, indem wir verschiedene Rund-Off-Werte für jede Spalte einzeln angeben.
Für die praktische Implementierung haben wir die Bibliotheken Pandas und Numpy importiert. Wir haben den „Samen“ im „NP auf„ 5 “eingestellt.willkürlich.Saatgut () ”Funktion. Für die DataFrame -Kreation die „PD.DataFrame () ”-Methode wird aufgerufen. Wir haben das „NP“ verwendet.willkürlich.random () ”Funktion zur Erzeugung von zufälligen Float -Werten mit dem Schatten„ 7, 5 “, wobei 7 die Anzahl der Zeilen und 5 die Anzahl der Spalten ist. Die Spalten wurden gekennzeichnet, indem ihre Titel im Parameter "Spalten" als "eins", "zwei", "drei", "vier" und "fünf" definiert wurden. Das "Zähl" -Objekt hält den Datenrahmen und die Methode "print ()" wird es auf dem Terminal enthalten.
Wenn Sie diesen Code ausführen, erhalten Sie den folgenden Datenrahmen:
Die Pandas -Methode “df.runden()" wird hier verwendet. Innerhalb seiner Klammern haben wir den Spaltennamen, den Dickdarmbetreiber und den Abundungswert angegeben. Für Spalte "Eins" haben wir den Wert "1" für "zwei" festgelegt, für "2", für "Drei" ist "3", für "Four" ist "4" und für Spalte "Five" ist "5". ”. Das generierte Ergebnis wird in der „unterschiedlichen“ Variablen gespeichert und auf dem Bildschirm ausgestellt.
In der Ausgabe wird die Spalte „Eins“ an 1 Dezimalplatz abgerundet, die „zwei“ werden an 2 Dezimalstellen abgerundet und auf die gleiche Weise werden verbleibende Säulen auf bestimmte Dezimalstellen abgerundet.
Abschluss
Die Technik, die Säulen mit Hilfe von Pandas „DF abzurunden.Round () ”“ wird in diesem Artikel erörtert. Wir haben alle möglichen Techniken zum Absenken der Schwimmerwerte in Spalten erklärt und praktisch durchgeführt. Dieses Tutorial hat Ihnen drei Illustrationen zur Verfügung gestellt. Die erste Instanz verleiht das Konzept, eine einzelne Spalte abzurunden. In der zweiten Demonstration geht es darum, alle Säulen und 3 abzurundenRd Die Instanz bietet uns die Flexibilität, verschiedene Abundungswerte für jede Spalte festzulegen.