在Python数据帧中将浮点数四舍五入/近似为3位小数

我有一种情况，我加载到pandas DataFrame中，并对某些列中的值求和

除一列（名为：上升）外，大多数列的结果总和都四舍五入到小数点后3位。如何将总和（浮点数）四舍五入/近似到小数点后3位

我尝试了下面代码片段中列出的方法，最接近的四舍五入是：0.9020000000002而不是0.902

以下是我在Jupyter note中尝试的内容：-

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
level\u table=pd.read\u csv（“level\u Book.csv”）
圆桌会议（3）
BS=标高_表[“后视镜”]。总和（）
FS=标高_表[“前视”]。总和（）
上升=水平_表[“上升”]。总和（）
Fall=标高_表[“Fall”].sum（）
#我尝试了以下方法，最接近的四舍五入的总和是：0.902000000000000002，而不是0.902
#上升=大约np（上升，小数=3）
#上升=np.ceil（上升）
#上升=四舍五入（上升，小数=3）
#上升=上升。应用（np.round（））
B、F、上升、下降

输出=（4.127,4.127,0.9020000000002,0.902）或（4.127,4.127,0.90199999999,0.902）

预期产出=（4.127、4.127、0.902、0.902）

这一问题在一次会议上得到了解决

使用内置的

round

功能：

round(var_Name, value)

sleepstudy['Reaction'] =d['Column'].apply(lambda x: round(x, 3))

• var\u Name

  是您想要取整的变量

• value

  是要舍入的小数位数整数值

例如：

>>> sum = 6.77765345098888
>>> round(sum, 3)
>>> sum
6.777

这一问题在一次会议上得到了解决

使用内置的

round

功能：

round(var_Name, value)

sleepstudy['Reaction'] =d['Column'].apply(lambda x: round(x, 3))

• var\u Name

  是您想要取整的变量

• value

  是要舍入的小数位数整数值

例如：

>>> sum = 6.77765345098888
>>> round(sum, 3)
>>> sum
6.777

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您只需使用apply函数即可完成此操作：

round(var_Name, value)

sleepstudy['Reaction'] =d['Column'].apply(lambda x: round(x, 3))

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您只需使用apply函数即可完成此操作：

round(var_Name, value)

sleepstudy['Reaction'] =d['Column'].apply(lambda x: round(x, 3))

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这是一个好主意。试试

round（上升，3）

Great@ayhan，这真的很神奇。谢谢，这是个好主意。试试

round（上升，3）

Great@ayhan，这真的很神奇。谢谢这是两年前在对这个问题的评论中发布的解决方案，就在你的答案上方。为了避免任何剽窃的味道，引用这一点是非常恰当的。我会帮你做的。那不是应该轮到6.778吗？这是两年前在对这个问题的评论中发布的解决方案，就在你的答案上方。为了避免任何剽窃的味道，引用这一点是非常恰当的。我会帮你做的。那不应该是6.778吗？