Columna redonda de pandas
La sintaxis para usar el método se proporciona a continuación:
A través de diferentes ilustraciones, aprenderemos la aplicación práctica de este método en este artículo.
Ejemplo 1: Utilizando el método Pandas Round () para redondear una sola columna en un marco de datos
En la primera demostración de este tutorial, aprenderemos a redondear los valores de una sola columna especificada en el marco de datos proporcionado empleando los pandas "DF.redondo()" método.
Se encuentra que la herramienta "Spyder" es útil con una interfaz fácil de usar y el mejor entorno de soporte de Python para compilar los scripts. Lanzar la herramienta y trabajar con el código comienza con el logro de los requisitos previos. Tenemos que cargar el kit de herramientas requerido. Necesitamos dos bibliotecas: pandas y numpy. Importó el paquete pandas y lo aliasó "PD" e importó la biblioteca Numpy, haciendo de "np" su alias.
Hemos cargado la biblioteca de pandas porque la función "redonda ()" es proporcionada por pandas. Sin importar pandas a nuestro entorno de pitón, no podemos utilizarlo. La segunda biblioteca, que es Numpy, se utiliza porque generaremos un marco de datos con valores decimales aleatorios utilizando el método aleatorio de Numpy. No necesariamente necesita ejercer el método Numpy, también puede crear su marco de datos con valores decimales o incluso puede leer un archivo CSV con valores decimales en el programa. Todo depende de sus requisitos. Nosotros, para el propósito de aprendizaje, estamos generando un marco de datos con la ayuda de Numpy.
Hemos invocado el método de Numpy "notario público.aleatorio.semilla()" para generar valores aleatorios. El "semilla()" se invoca para iniciar el generador de valores aleatorios. Necesita un punto desde donde comenzará a generar números. Hemos proporcionado el punto "30". Para crear un marco de datos utilizando estos valores generados aleatoriamente, hemos invocado la función proporcionada por el kit de herramientas PANDAS que es "PD.Marco de datos()". Como el parámetro del "PD.Marco de datos()" función, hemos pasado en el "np.aleatorio.random () "y el atributo" columnas ". El "notario público.aleatorio.aleatorio()" La función es una función numpy que nos dará valores decimales aleatorios pero con una forma especificada. La forma que hemos definido es "5, 4", por lo que creará valores decimales aleatorios en 5 filas y 4 columnas.
El atributo "columnas" se utiliza para etiquetar las columnas del marco de datos. Como las columnas generadas aquí son 4, las hemos llamado "círculo", "cuadrado", triángulo "y" rectángulo ". Para guardar DataFrame, hemos inicializado un objeto DataFrame "crear". En última instancia, el marco de datos se muestra utilizando el "imprimir()" método.
Cuando ejecutamos el script, la consola de Python nos muestra un marco de datos con 4 columnas y 5 filas, manteniendo los valores decimales generados aleatoriamente. Los valores se han generado en 6 decimales.
Ahora tenemos que redondear estos valores de flotación que se extienden a 6 decimales. Primero veremos aquí cómo redondear los valores de una sola columna.
Hemos llamado a los pandas "df.Método Round () ". El nombre del DataFrame y el nombre de la columna en particular se suministra con el ".redondo()" método. Aquí, nuestro nombre de marco de datos es "Crear", la columna que hemos elegido para redondear es "Rectángulo" y entre los aparatos ortopédicos del "redondo()" Método Tenemos el valor establecido "1" que redondeará los valores a 1 lugar decimal. El resultado se almacena en la variable "decimal" y se muestra invocando el "imprimir()" con la variable "decimal".
Podemos analizar esta salida en la consola Python de la herramienta Spyder, un marco de datos que ha seleccionado la columna 'Rectángulo ”y redondeó sus valores a 1 lugar decimal con éxito.
Ejemplo 2: utilizando el método Pandas Round () para redondear todas las columnas en un marco de datos
La segunda ilustración explicará la técnica de redondear todas las columnas en un marco de datos utilizando el "redondo()" método. Comencemos con el programa Python.
Hemos cargado ambas bibliotecas como lo hicimos en la ilustración anterior. La biblioteca Pandas se importa y se aliasa como "PD", mientras que el Numpy se importa como y se aliasa como "NP". El "np.aleatorio.Se invoca el método de semilla () "y el valor para la" semilla () "se establece en" 10 ". La creación de DataFrame comenzó llamando al "PD.Marco de datos()" método. Entre los paréntesis, hemos empleado el "notario público.aleatorio.aleatorio()" función y le proporcionó la forma "5, 3" que creará 5 filas y 3 columnas. Hemos nombrado las columnas con la propiedad "columnas" como "hoy", "mañana" y "ayer". DataFrame se conserva en el objeto "nuevo" DataFrame y se exhibe llamando a la función "print ()" por Python.
Aquí, puede ver los valores de flotación con 6 decimales almacenados en 3 columnas y 5 filas.
Para redondear todas las columnas en DataFrame, usaremos la función "redonda ()" para redondear los valores a un lugar decimal especificado.
Hemos invocado el "DF.Método Round () ". El nombre de DataFrame aquí es "nuevo". Hemos establecido el valor para redondear las columnas en lugares "3" decimales. Entonces, escribirá solo los tres primeros valores después del punto y dejará caer los siguientes.
Los valores de DataFrame resultantes se han redondeado a 3 decimales.
Ejemplo 3: Utilización del método Pandas Round () para redondear individualmente todas las columnas en un marco de datos:
Además de redondear todas las columnas a un lugar decimal común, también podemos redondear las columnas especificando diferentes valores redondos para cada columna individualmente.
Para la implementación práctica, hemos importado las bibliotecas Pandas y Numpy. Hemos establecido la "semilla" en "5" en el "NP.aleatorio.Función de semillas () ". Para la creación de DataFrame, el "PD.El método de DataFrame () "se invoca. Hemos utilizado el "NP.aleatorio.Función Random () "para generar valores de flotación aleatorios con la sombra" 7, 5 ", donde 7 es el número de filas y 5 es el número de columnas. Las columnas han sido etiquetadas definiendo sus títulos en el parámetro "columnas" como "uno", "dos", "tres", "cuatro" y "cinco". El objeto "Contar" está conteniendo el método DataFrame y el método "PRIMPRE ()" lo presentará en el terminal.
Ejecutar este código nos da el siguiente marcado de datos:
El método pandas "df.redondo()" se usa aquí. Dentro de sus paréntesis, hemos especificado el nombre de la columna, el operador de colon y el valor de redondeo. Para la columna "uno", hemos establecido el valor "1", para "dos" es "2", para "tres" es "3", para "cuatro" es "4", y para la columna "cinco" es "5 ". El resultado generado se guardará en la variable "diferente" y se exhibirá en la pantalla.
En la salida, la columna "One" se redondea a 1 decimal, los "dos" se redondean a 2 decimales y la misma forma en que las columnas restantes se redondean a lugares decimales especificados.
Conclusión
La técnica de redondear la (s) columna (s) con la ayuda de Pandas "DF.El método redondeado () "se discute en este artículo. Hemos explicado y prácticamente realizado todas las técnicas posibles para redondear los valores de flotación en columnas. Este tutorial le ha proporcionado tres ilustraciones. La primera instancia confiere el concepto de redondear una sola columna. La segunda demostración habla sobre redondear todas las columnas y las 3rd La instancia nos proporciona la flexibilidad para establecer diferentes valores de redondeo para cada columna.