Python 数据框中的圆形列

我得到了以下数据框

          Y         X id WP_NER
0 35.973496 -2.734554  1  WP_01 
1 35.592138 -2.903913  2  WP_02 
2 35.329853 -3.391070  3  WP_03 
3 35.392608 -3.928513  4  WP_04 
4 35.579265 -3.942995  5  WP_05 
5 35.519728 -3.408771  6  WP_06 
6 35.759485 -3.078903 7 WP_07 

我想用熊猫绕Y和X列。 我该怎么做？

您可以：

如果要申请特定数量的地点：

In [143]:
df[['Y','X']].apply(lambda x: pd.Series.round(x, 3))

Out[143]:
        Y      X
0  35.973 -2.735
1  35.592 -2.904
2  35.330 -3.391
3  35.393 -3.929
4  35.579 -3.943
5  35.520 -3.409
6  35.759 -3.079

编辑 将上述内容指定给要修改的列，如下所示：

In [144]:
df[['Y','X']] = df[['Y','X']].apply(lambda x: pd.Series.round(x, 3))
df

Out[144]:
        Y      X  id WP_NER
0  35.973 -2.735   1  WP_01
1  35.592 -2.904   2  WP_02
2  35.330 -3.391   3  WP_03
3  35.393 -3.929   4  WP_04
4  35.579 -3.943   5  WP_05
5  35.520 -3.409   6  WP_06
6  35.759 -3.079   7  WP_07

---

现在，您可以在数据帧上使用

round

选项1

In [661]: df.round({'Y': 2, 'X': 2})
Out[661]:
       Y     X  id WP_NER
0  35.97 -2.73   1  WP_01
1  35.59 -2.90   2  WP_02
2  35.33 -3.39   3  WP_03
3  35.39 -3.93   4  WP_04
4  35.58 -3.94   5  WP_05
5  35.52 -3.41   6  WP_06
6  35.76 -3.08   7  WP_07

选项2

In [662]: cols = ['Y', 'X']

In [663]: df[cols] = df[cols].round(2)

In [664]: df
Out[664]:
       Y     X  id WP_NER
0  35.97 -2.73   1  WP_01
1  35.59 -2.90   2  WP_02
2  35.33 -3.39   3  WP_03
3  35.39 -3.93   4  WP_04
4  35.58 -3.94   5  WP_05
5  35.52 -3.41   6  WP_06
6  35.76 -3.08   7  WP_07

---

Round非常聪明，它只在浮点列上工作，因此最简单的解决方案是：

df = df.round(2)

---

但是我“丢失”了id和WP\u ner列问题是，你用我的函数覆盖了你的“Y”、“X”列，我会更新来告诉你如果我只想对数值列进行舍入（而不指定列的名称）？如果值是

2.1

并且我提供

df.round（{Y'：2，'X'：2}）

它将显示为

2.1

。但我期待的是

2.10

df = df.round(2)