Python 如何获得小数部分的第一位数字？

在我的熊猫中，数据如下：

（原始数据类似于

2.1、3.7、5.6

，没有以下0。）

我想看看小数部分第一位数字的分布。（即，4.6版的

6

）。我怎么做

我考虑过

15.1%1

，但它返回

0.09999999964

。

您可以尝试：

int(str(x).split('.')[1][0])

这将转换为字符串，拆分为。取第二部分的第一个字符，然后将其返回整数。得到这个奇怪值的原因是0.1是二进制中的无理数

您还可以使用：

int(x * 10.0) % 10

这将确保您有一个整数（您可能还需要使用

math.round

）

例如：

>>> pf = pandas.DataFrame([0.5, 4.6, 7.2, 9.8, 36.0])
>>> pf
      0
0   0.5
1   4.6
2   7.2
3   9.8
4  36.0
>>> pf[0]
0     0.5
1     4.6
2     7.2
3     9.8
4    36.0
Name: 0, dtype: float64
>>> pf.apply(lambda x: int(x[0]*10.0)%10)
0    5
dtype: int64
>>> pf.apply(lambda x: int(x[0]*10.0)%10, 1)
0    5
1    6
2    2
3    8
4    0
dtype: int64
>>>

在测试-ve编号时：

>>> pf = pandas.DataFrame([0.5, 4.6, 7.2, -9.8, 36.0])
>>> df = pf.apply(lambda x: int(x[0]*10.0)%10, 1)
>>> df
0    5
1    6
2    2
3    2
4    0
dtype: int64
>>> df = pf.apply(lambda x: int(abs(x[0])*10.0)%10, 1)
>>> df
0    5
1    6
2    2
3    8
4    0
dtype: int64
>>>

因此，我们的最终答案是：

pf.apply(lambda x: int(abs(x[0])*10.0)%10, 1)

我还尝试了字符串方法：

>>> pf.apply(lambda x:int(str(x[0]).split('.')[1][0]), 1)
0    5
1    6
2    2
3    8
4    0
dtype: int64

你可以试试：

int(str(x).split('.')[1][0])

这将转换为字符串，拆分为。取第二部分的第一个字符，然后将其返回整数。得到这个奇怪值的原因是0.1是二进制中的无理数

您还可以使用：

int(x * 10.0) % 10

这将确保您有一个整数（您可能还需要使用

math.round

）

例如：

>>> pf = pandas.DataFrame([0.5, 4.6, 7.2, 9.8, 36.0])
>>> pf
      0
0   0.5
1   4.6
2   7.2
3   9.8
4  36.0
>>> pf[0]
0     0.5
1     4.6
2     7.2
3     9.8
4    36.0
Name: 0, dtype: float64
>>> pf.apply(lambda x: int(x[0]*10.0)%10)
0    5
dtype: int64
>>> pf.apply(lambda x: int(x[0]*10.0)%10, 1)
0    5
1    6
2    2
3    8
4    0
dtype: int64
>>>

在测试-ve编号时：

>>> pf = pandas.DataFrame([0.5, 4.6, 7.2, -9.8, 36.0])
>>> df = pf.apply(lambda x: int(x[0]*10.0)%10, 1)
>>> df
0    5
1    6
2    2
3    2
4    0
dtype: int64
>>> df = pf.apply(lambda x: int(abs(x[0])*10.0)%10, 1)
>>> df
0    5
1    6
2    2
3    8
4    0
dtype: int64
>>>

因此，我们的最终答案是：

pf.apply(lambda x: int(abs(x[0])*10.0)%10, 1)

我还尝试了字符串方法：

>>> pf.apply(lambda x:int(str(x[0]).split('.')[1][0]), 1)
0    5
1    6
2    2
3    8
4    0
dtype: int64

---

对于正数，可以先使用乘法，然后使用模

x = 15.6
x *= 10 # 156
x %= 10 # 6

如果是负数,

def get(x):
    return (x * 10) % 10
x = - 15.6
print get(abs(x))

---

就像poke建议的那样，这是一种更干净的方式

abs(x * 10) % 10

---

如果您有一个名为df的数据帧，可以这样封装：

df.apply( lambda x: abs(x * 10) % 10 )

---

对于正数，可以先使用乘法，然后使用模

x = 15.6
x *= 10 # 156
x %= 10 # 6

如果是负数,

def get(x):
    return (x * 10) % 10
x = - 15.6
print get(abs(x))

---

就像poke建议的那样，这是一种更干净的方式

abs(x * 10) % 10

---

如果您有一个名为df的数据帧，可以这样封装：

df.apply( lambda x: abs(x * 10) % 10 )

---

我实际上不是python开发人员。如果你想添加任何细节，你可以编辑我的答案。非常感谢。

abs（x*10）%10

适用于正数和负数。我实际上不是python开发人员。如果你想添加任何细节，你可以编辑我的答案。非常感谢。

abs（x*10）%10

适用于正数和负数。对于所有回答者：正如OP提到的熊猫，可能需要将其附在apply/lambda中。例如，

df.apply（lambda x：您的代码）

。OP也应该更明确一些：

df=pd.DataFrame（[0.5,4.6,7.2]）

@UmaKanth，这真是太令人印象深刻了……@JohnE你太可爱了，太体贴了。对于所有的回答者来说：正如OP提到的熊猫一样，最好用apply/lambda括起来。例如，

df.apply（lambda x：您的代码）

。OP也应该更明确一些：

df=pd.DataFrame（[0.5,4.6,7.2]）

@UmaKanth，这真是太令人印象深刻了……@JohnE你太可爱了，太体贴了。