Python 如何正确地舍入数据帧列？

我试图在一个数据帧中对两列进行取整。然而，我得到的结果与原来的是一样的。代码如下：

def lonlat_round(dataframe, decimal_places):
    dataframe[['lon','lat']] = dataframe[['lon','lat']].apply(pd.to_numeric)
    dataframe['lon'] = dataframe['lon'].round(decimal_places)
    dataframe['lat'] = dataframe['lat'].round(decimal_places)
    return dataframe

dat = pd.DataFrame({'lon': [1.1, 2.2, 3.3], 'lat': [5.5, 6.6, 7.7]})
dat_new = lonlat_round(dataframe=dat, decimal_places=0)
dat_new == dat

---

这一切都是真的…为什么？如何更改值而不是外观？谢谢

您在函数中使用了一个引用，因此在调用

round

时，您还修改了传入的df:

In [7]:    
dat

Out[7]:
   lat  lon
0    6    1
1    7    2
2    8    3

In [10]:    
dat_new

Out[10]:
   lat  lon
0    6    1
1    7    2
2    8    3

如果您对传入的df进行了

copy（）

，那么您将看到现在比较显示所有值的

False

：

In [11]:    
def lonlat_round(df, decimal_places):
    dataframe = df.copy()
    dataframe[['lon','lat']] = dataframe[['lon','lat']].apply(pd.to_numeric)
    dataframe['lon'] = dataframe['lon'].round(decimal_places)
    dataframe['lat'] = dataframe['lat'].round(decimal_places)
    return dataframe
dat = pd.DataFrame({'lon': [1.1, 2.2, 3.3], 'lat': [5.5, 6.6, 7.7]})
dat_new = lonlat_round(df=dat, decimal_places=0)
dat_new == dat

Out[11]:
     lat    lon
0  False  False
1  False  False
2  False  False

---

您可以尝试这种方法

import pandas as pd

dat = pd.DataFrame({'lon': [1.1, 2.2, 3.3], 'lat': [5.5, 6.6, 7.7]})
#determine the columns and the corresponding round scale by a dictionary
dat = dat.round({'lon': 0, 'lat': 0})

结果将是：

dat=
     lat  lon
  0  6.0  1.0
  1  7.0  2.0
  2  8.0  3.0

---

在调用

lonlat_round（）

函数之前和之后，您是否尝试执行

print（dat）

？因为您引用了源df，所以实际上源df和处理df都是same@MaxU对是的。@EdChum你能详细说明一下或者发布解决方案让我试试吗？OP知道如何对值进行

舍入

，问题是当将df作为参数传递给引用传入DFORRY的函数时，对参数值的行为产生了误解，我用“正确”这个词漏掉了要点，我想答案应该是一种更为通灵的方式。