如何在Python中舍入pandas数据帧的每个条目(这是一个元组)？
在Python中舍入pandas数据帧的每个条目（元组）可以使用round()函数来实现。round()函数可以对浮点数进行四舍五入操作。
以下是一个示例代码，演示如何在Python中舍入pandas数据帧的每个条目：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1.234, 2.345, 3.456],
'B': [4.567, 5.678, 6.789]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用round()函数舍入数据帧的每个条目
rounded_df = df.round(decimals=2)
# 打印舍入后的数据帧
print(rounded_df)输出结果为：
A B
0 1.23 4.57
1 2.35 5.68
2 3.46 6.79在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df，然后使用round()函数对数据帧的每个条目进行舍入操作，并将结果保存在rounded_df中。最后，我们打印出舍入后的数据帧。
这种舍入操作可以用于处理浮点数数据的精度，常见的应用场景包括金融数据分析、科学计算等。
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希望以上信息对您有所帮助！
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import pandas as pd
D = {"a":[(1.0411070751196425, 1.048179051450828),(0.8020630165032718, 0.8884133074952416)],
"b":[(1.0411070751196425, 1.048179051450828),(0.8020630165032718, 0.8884133074952416)],
"c":[(1.0411070751196425, 1.048179051450828),(0.80206301650327
浏览 9提问于2020-09-16得票数 1
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我在python代码中有下面这一行：
for tradeName, trade in data.iterrows():
...
"data“是以下形式的pandas数据帧：
timestamp open high low close volume
2000-01-03 00:00:00 1481.50 1481.50 1480.50 1480.50 4
2000-01-03 00:30:00 1480.25 1480.50 1479.75 1480.50 4
2000-01-03 01:00:00 1480.50
浏览 2提问于2016-06-08得票数 2
2回答
我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时：
df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)
这就形成了一个数据帧：
condition runtimes
0 a [1,
浏览 0提问于2014-11-08得票数 8
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我有一个包含.exp文件的文件夹。它们基本上是带有.exp扩展名的.csv文件(只是从仪器中导出的文件的格式)。我知道这一点，因为将.exp改为.csv仍然允许在Excel中以csv文件的形式打开它们。示例如下：
在Python中，我希望将每个文件中的数据读入数据帧(每个文件一个)。我已经尝试了以下代码，但它使列表dfs的所有文件和：(i)我不知道如何访问列表dfs的内容，并将其转换为几个数据框(ii)它看起来像是在原始.exp文件中的列丢失了。
import os
# change directory
os.chdir('..\LAB\MC-ICPMS solution\Dump d
浏览 0提问于2017-09-30得票数 0
我可以帮助我区分pandas - python中这两个语句之间的区别吗？
df.where(df['colname'] == value)
和
df[(df['colname'] == value)]
为什么我在输出数据帧中得到不同的大小
浏览 3提问于2016-10-31得票数 4
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我是Python新手，我不知道为什么当我使用Numpy hstack将两个pandas数据框架连接在一起时，内存使用量会急剧上升。pandas.concat的性能甚至更差--如果它能完成的话--所以我使用了NumPy。
这两个数据帧比较大，但是我有20 gb的空闲RAM (使用11 gb，包括我想要复制的两个数据帧)。
数据帧a和b具有形状：
a.shape (66377, 30)
b.shape (66377, 11100)
当我使用np.hstack((a,b))时，免费的20 up的had已经完全用光了。
浏览 1提问于2014-05-23得票数 3
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我遵循设置了一个带有数据科学库和Debian GNU/Linux9磁盘映像的Google Compute Engine VM实例。我在本地机器上运行了一个数据探索笔记本，发现pandas.read_csv()搞砸了我训练数据的导入。
正确导入后，数据集是一个具有一列(“text”)的pandas数据帧。该栏中的3000个条目中的每个条目都是来自生物医学文献语料库的文章。但是，在VM上发生的情况是，应用了某个长度阈值，pandas将给定文章的一部分分流到数据帧的新行。它对大多数但不是所有的文章都是这样做的，数据帧最终有近6000个条目。更重要的是，尝试在上面训练模型是没有用的。
我使用Vagra
浏览 0提问于2017-08-08得票数 0
我有一个数据帧的字典d，其中键是名称，值是实际的数据帧。我有一个函数，可以对一些数据帧进行归一化，并输出带有标题的曲线图。该函数接受来自d.items()的元组(作为参数df)，因此第一(0)个元素是名称，下一个是数据帧。
我必须对函数中的数据框进行一些操作，我使用df[1]进行操作没有任何问题。但是，有一行是df[1] = df[1].round(2)，这会抛出错误'tuple' object does not support item assignment。我已经通过在此行之前打印出其类型write来验证df[1]是一个数据帧。为什么这个不起作用？它不是元组。
浏览 3提问于2020-04-27得票数 1
所以我想在Python中实现如下所示：
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return self.name, self.age
p = Person('A', 20)
然后希望直接调用对象p来获得元组(self.name，self.age)
但是，正如您在运行此程序时所看到的，您会遇到问题：
TypeError: __repr__ returned no
浏览 0提问于2018-08-03得票数 5
2回答
Python新手。
在R中，可以使用dim(...)获得矩阵的维数。Python Pandas中对应的数据帧函数是什么？
浏览 6提问于2012-12-18得票数 94
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我目前在顶部有数据帧。有没有办法使用groupby函数来获取另一个数据帧来对数据进行分组，并将单词连接成下面使用python pandas的格式？
谢谢
[
浏览 0提问于2016-06-30得票数 8
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3回答
下午好,
我想使用四舍五入函数将数据帧中的列四舍五入到x位，以确保任何.5值总是按照传统的舍入规则进行舍入，并避免“银行家舍入”问题。
我拥有的数据帧示例是：
import pandas as pd
import decimal
Data = {'Code' : ['x', 'x', 'x'],
'Disaggregation' : ['a', 'b', 'Total'],
'Numerator' : [19.3276
浏览 5提问于2020-07-24得票数 1
1回答
假设我计算了熊猫数据帧中的行数。我使用以下代码来完成此操作：
df.shape
它给出了以下结果：(1700，12)
如何将1700值添加到现有的pandas数据帧中？我们将把与该值相关联的列称为D。
当前数据帧：
A B C
30 40 text
所需数据帧：
A B C D
30 40 text 1700
浏览 2提问于2018-04-18得票数 0
例如，df.shape在pandas中返回(5671619, 9)。我想要(5,671,619, 9)。我尝试过pd.options.display.float_format = '{:,}'.format，但我认为这只适用于数据帧中的内容。 提前感谢！
浏览 15提问于2019-02-28得票数 0
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我有两个数据帧，A长2173，B长6135。A叫做'file_name'，B叫'crsp_name‘
A.head()
file_name
0 3M CO
1 ABBOTT LABORATORIES
2 ABC INC
3 ALTRIA GROUP INC
4 AMERICAN ELECTRIC POWER CO
B.head()
0 A & E PLASTIK PAK INC
1 A
浏览 2提问于2019-06-01得票数 0
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2回答
我正在用Python编写一个Pandas数据帧。每当我想要计算某些东西时，我需要键入整个数据框名和列名，如dataframe_name.column_name。之前我在R上工作，我们可以使用attach(dataframe_name)附加数据帧。我们可以在Python Pandas库中做类似的事情吗？
浏览 1提问于2021-07-29得票数 0
我正在尝试使用read_json将json转换为pandas数据帧，但它总是创建额外的列而不是行
json：
'[{"1981121": {"Summary": "Tasa"}}, {"1981123": {"Summary": "This fox only jumps on the top"}}]'
代码：
pd.read_json(json,orient='index')
结果：
0
浏览 8提问于2018-07-28得票数 0
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4回答
我有以下数据框： id value curr1 curr2
06263100612 136.91 EUR RUB
06337100254 822.23 EUR BGN
06341101120 2508.37 RUB BGN
06260101780 373.33 EUR BGN
07110100385 3829.60 USD BGN
06242101069 742.84 EUR GBP
06229100016 742.84 EUR BGN 我希望将数据帧拆分为几个数据帧，以便在每个数据帧中都有一对cur
浏览 16提问于2017-08-09得票数 1
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3回答
我在python pandas中有两个数据帧
数据帧1
User_id zipcode
1 12345
2 23456
3 34567
数据帧2
ZipCodeLowerBound ZipCodeUpperBound Region
10000 19999 1
20000 29999 2
30000 39999 3
如何使用pandas merge将区域中的数据映射到条件为if(df1.zipcod
浏览 3提问于2016-10-29得票数 3
1回答
我从python中的csv文件创建了一个pandas数据帧。如何在tkinter窗口中显示此数据帧。
import pandas as pd
methods = pd.read_csv('metode.csv')
methods = methods.drop(methods.columns[[0]], axis=1)
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
我在R那一边已经有几年了。我不做任何核心统计，而是使用R作为一个复杂的“csv文件”操纵器。然而，我确实需要以分布式的方式处理大量的数据。
我发现R对我的应用程序来说已经不够快了，我现在正在研究其他语言。
第一个选择是Python-pandas，它速度更快。此外，我读到Ocaml可能比python快10倍，这对我来说听起来非常有吸引力。
然而，我发现Ocaml的标准库似乎相当低级。我找不到任何像R的数据框这样的高级容器。
你们如何在Ocaml中表示数据帧？您是否使用元组列表？有人能在这里分享一点知识吗？
谢谢!
浏览 3提问于2013-11-21得票数 7
1回答
我有一个这样的数据帧 Number String
0 12 Hi
1 34 how
2 35 are 现在我想把它转换成类似于给定的格式 [(Number=12, String='hi'),(Number=34, String='How'),(Number=35, String='are')] 我试过了 tuples = [tup for tup in df.itertuples()] 它返回给我这个结果 [Pandas(Index=0, Number=12
浏览 15提问于2019-01-07得票数 0
2回答
我在pandas中有以下数据帧 ID C1
1 12.23
2 14.54
3 9.23
4 23.32
5 22.21
6 35
7 40 我想把C1放在5个的箱子里，下面是我想要的数据帧 ID C1 C2
1 12.23 10-15
2 14.54 10-15
3 9.23 5-10
4 23.32 20-25
5 22.21 20-25
6
浏览 34提问于2019-02-15得票数 2
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从JSON加载数据时出现DataFrame构造函数错误
当通过df = pd.DataFrame(data)将JSON数据加载到dataframe中时，我得到了以下错误
未正确调用DataFrame构造函数！
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
284 copy=False)
285
浏览 3提问于2015-03-24得票数 1
1回答
我是通过读取csv文件来创建一个.bib文件，然后按照这个记录每件事情，包括换行符。这是一个繁琐的过程，但它是将csv转换为python中.bib的原始形式。
我使用Pandas读取csv并逐行写入(因为它有特殊的字符，所以我使用latin1编码器)，但我遇到了一个很大的问题:它只读取第一行。在正式的中，我使用了它们逐行读取的方法，这只给出了第一行(示例1)：
row = next(df.iterrows())[1]
但是，如果删除next()和1，它会给出集中在一个字段中的每一列的内容(示例2)。
，为什么会发生这种事？为什么在文档中使用该方法不能很好地迭代所有行？例如，除所有行外，如何
浏览 3提问于2015-02-03得票数 1
回答已采纳
我有一个如下的数据框架。
title description
0 mmm mmm
1 mmm mmm
2 mmm mmm
3 mmm mmm
4 mmm mmm
5 mmm mmm
6 mmm mmm
7 nnn nnn
8 nnn nnn
9 lll lll
10 jjj jjj
我希望保留一个条目并删除所有其他重复条目，同时返回另一个数据帧，其中包含上述数据帧中已删除条目的详细信息。
例如，输出应该是；
title description
0 mmm mmm
1 nnn nnn
2 lll lll
3
浏览 11提问于2019-07-17得票数 0
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我有一个巨大的数据帧(时间序列)列表(列表中超过5500个条目，每个条目的大小为750x2)。如何在不出现内存错误的情况下将其合并到单个数据帧中？
我试过使用pandas.merge、pandas.concat，但什么都不起作用
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
2回答
我有两个pandas数据帧，一个是在tensorflow上工作的神经网络的预测(我猜它们是浮点型的)，另一个是每个类的名称(我假设的字符串)，当我尝试这样做时 predictions = model.predict_generator(pred_generator, steps=50)
x = pd.DataFrame.from_dict(labels,orient = 'index').index
y = pd.DataFrame(predictions[0])
print(pd.concat(x,y)) 我得到了这个错误 TypeError: cannot concate
浏览 57提问于2019-10-06得票数 0
3回答
我有一个这样的数据集：{'IT',1,20,35,44,51，....,1000}我想把它转换成python/pandas数据帧。我希望看到以下格式的输出。如何实现此输出。 Dept Count
IT 1
IT 20
IT 35
IT 44
IT 51
.. .
.. .
.. .
IT 1000 下面的方式我可以写，但这对大数据来说不是有效的方式。 data = [['IT',1],['IT',2],['IT',3]]
df = pd.
浏览 23提问于2019-04-30得票数 1
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1回答
我需要你的灯！我有一个由以下代码构建的数据帧：
import itertools as ite
import pandas as pd
items=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
data = [200,250,190,0,132,149,168,0,198,184,176,203]
result=[(combi,len(da),sum(da),min(da),max(da))
for nbCombi in range(5,10)
for combi,da in zip(ite.combinations(items
浏览 0提问于2017-09-30得票数 0
1回答
在Pandas中，我们可以用生成一个相关矩阵。我的问题很简单:原始数据帧的列顺序是否保持不变？从我的测试来看，似乎是这样的，但我想确定一下。
我之所以问这个问题，是因为我使用的是Python 3.7.3，其中字典维护插入顺序。我不知道当前的问题是否与此相关，但如果熊猫在幕后使用字典，那么很可能是corr()在Python 3.6+中按预期排序，而不是在较低版本中。
浏览 24提问于2019-07-27得票数 2
回答已采纳
我有一个数据帧，看起来像这样：
columns: a, b
entries: [[1,2],[3,2],[1,3]]
我希望将其转换为具有最大( a+b)列的数据帧，这样范围(a，a+b)中的每个条目都是1，而每隔一个条目就是0。然后，示例将如下所示：
columns: 1, 2, 3, 4, 5
entires: [[1,1,1,0,0],[0,0,1,1,1],[1,1,1,1,0]]
在python中有什么简单的方法可以做到这一点吗，最好是用pandas？我可以使用for循环来采样，但这非常耗时且丑陋。
浏览 1提问于2020-09-09得票数 1
我是一个拥有最少python经验的R用户。我听说我必须使用spark temp tables来做这件事，而且它非常简单，但我找不到任何完整的示例代码，到目前为止，我还不能让它工作。
我得到了一个SparkR数据帧(因为我不能让Base R数据帧与RegisterTempTable()一起工作)，并将它转换成一个临时表：
#Cell 1
jdbc_url <- "jdbc:sqlserver://myserver.database.windows.net:1433;database=mydb;user=user;password=*****"
df_R <- read
浏览 1提问于2020-05-29得票数 1
我可以按名称访问命名元组的元素，如下所示( * )： from collections import namedtuple
Car = namedtuple('Car', 'color mileage')
my_car = Car('red', 100)
print my_car.color 但是，我如何使用一个变量来指定我想要访问的字段的名称呢？例如。 field = 'color'
my_car[field] # doesn't work
my_car.field # doesn't work 我的实际用例是
浏览 66提问于2017-06-19得票数 82
回答已采纳
我正在使用python读取news.ycombinator RSS提要，并使用sqlite3将它们存储在数据库中。例如，提供给数据库的示例条目是(id，title，ur)
('3814508', 'Github is making me feel stupid(er)', 'http://www.serpentine.com/blog/2012/04/08/github-is-making-me-feel-stupider/')
其中id是网站在其评论线程urls中使用的评论id。上面的列表是通过分别提取ids、title和url，然后压缩它们而
浏览 0提问于2012-04-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我想用pandas.DataFrame来表示python中节点之间的关系，并且每个关系都有权重，所以我使用了这样的数据帧。 nodeA nodeB nodeC
nodeA 0 5 1
nodeB 5 0 4
nodeC 1 4 0 但我认为这是不恰当的表达关系的方式，因为数据帧是对称的，有重复的数据。 在python中有比使用dataframe更合适的方式来表示图吗？ (为我糟糕的英语道歉)
浏览 17提问于2020-04-08得票数 0
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我在pandas/python中有两个相同的数据帧(a和b)，只是值不同：
答：
date a1 a2 a3
01.01.2020 2 2 2
02.01.2020 3 3 3
03.01.2020 4 4 4
b：
date a1 a2 a3
01.01.2020 1 1 1
01.01.2020 2 2 2
01.01.2020 3 3 3
我需要a-b，并期望看到结果c：
date a1 a2 a3
01.01.2020 1 1 1
01.01.2020 1 1 1
01.01.2020 1 1 1
A-b不起作用，
浏览 14提问于2020-06-02得票数 1
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使用pandas版本0.19.1 (在我的系统上安装了py27-tables-3.2.2_1和hdf5-1.10.0 )，我尝试使用以下命令将pandas数据帧保存为.h5：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(A=range(5), B=range(5)))
df.to_hdf('savefile.h5', 'table', mode='w')
但是，会出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>"
浏览 2提问于2016-12-12得票数 0
1回答
我有一组与Npts点相关的数据。有些数据是标量值，如颜色，有些数据是多维的，如三维位置。我试图将这些数据绑定到一个熊猫数据结构中，并根据我的操作方式获取各种错误信息。
下面是一些模拟数据：
Npts=100
pos = np.random.uniform(0, 250, Npts*3).reshape(Npts, 3)
colors = np.random.uniform(-1, 1, Npts)
使用字典作为输入，仅将颜色数据绑定到数据帧中就很好了：
df_colors = pandas.DataFrame({'colors':colors})
但职位信息没有：
df_pos
浏览 1提问于2015-01-09得票数 0
我使用python处理熊猫数据帧已经有一段时间了。我想将我正在使用的相同代码切换到R。然而，我没有太多使用R的经验，我也不确定我有什么选择来做同样的事情。我有一个包含许多csv文件的文件夹，并且我有一个文件名列表，我希望遍历这些文件并对这些文件进行完整的外连接。 在pandas中，我会运行以下命令， import pandas as pd
filelist = pd.read_excel("/Users/XXX/Documents/test/data/list.xlsx") #contains a list of filenames in the File column ar
浏览 9提问于2020-04-08得票数 1
我在python mlfinlab中应用自定义库中的一些方法/属性。
当我应用此计算()时。在get_ema_dollar_imbalance_bars下，然后我会得到一个输出
<class 'tuple'>作为对象的一种类型，然后在输出空间的末尾得到以下内容
[4798 rows x 10 columns],
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [] , dtype=object)
我想要做的就是把它转换成一个熊猫数据帧。
我已经尝试了不同的方法，包括首先将其转换为NumPy数组，然后再转换为pandas df格式，但它仍
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
我目前正在使用python pandas，我想知道是否有一种方法可以将熊猫的数据输出到julia Dataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python，但我不确定它是否能处理数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接收panda的数据帧？(不保存为其他文件格式，如csv)
什么时候使用Julia Dataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行许多循环的东西(比如神经网络)？
浏览 0提问于2014-04-27得票数 16
回答已采纳
我有一个很大的数据帧(5天，每秒一个值，几列)，我想用python pandas df.to_csv模块在csv文件中保存两列。
我尝试了不同的方法，但总是得到错误消息：
“‘Series”对象是可变的，因此不能对其进行哈希处理
我找到了一个与groupby相关的解决方案，而不是文件节省。有人给我出主意了吗？
下面是我的数据帧的一部分：
DateTime
2015-07-14 00:00:00 414.37
2015-07-14 00:00:00 414.37
2015-07-14 00:00:01 414.29
2015-07-14 00:00:02 414.14
2
浏览 1提问于2015-09-14得票数 6
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所有内容都在标题中: python pandas dataframe中的一列可以是列表、集合或元组或...？ import pandas as pd
lnks = [ ( 'a' , 'b') , ( 'b' , 'c') , ( 'c' , 'a' ) , ('b' , 'd' ) , ( 'd' , 'a' ) ]
lbls = [ 'x' , 'y']
df = p
浏览 66提问于2019-03-02得票数 1
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2回答
我正在尝试迭代一个pandas数据帧来创建过滤条件，下面是我的代码，运行良好： categories_lst = [
["BEER/ALE/ALCOHOLIC CIDER"],
["CIGARETTES", "CIGARS", "ELECTRONIC SMOKING DEVICES"],
["COLD CEREAL"],
["YOGURT"],
]
threshold_lst = [1, 0.25, 0.25, 0.2
浏览 25提问于2021-05-07得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用apply函数将列添加到python pandas df中。但是，要添加的列数取决于apply函数中使用的函数的输出。
示例代码：
number_of_columns_to_be_added = 2
def add_columns(number_of_columns_to_be_added):
df['n1'],df['n2'] = zip(*df['input'].apply(lambda x : do_something(x, number_of_columns_to_be_added)))
关于如何在
浏览 4提问于2018-02-12得票数 3
回答已采纳
我试图在python上将Pandas数据帧打印为.docx文件。我的问题是，由于docx文件大部分时间将打印超过1页，所以我希望为每个新页面打印数据帧的列名。
目前，我的代码只打印整个数据帧如下：
# add the header rows.
for j in range(t01.shape[-1]):
table.cell(0,j).text = t01.columns[j]
# add the rest of the data frame
for i in range(t01.shape[0]):
for j in range(t01.shape[-1]):
ta
浏览 9提问于2022-10-20得票数 0
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在读取pandas之前，数据将在sasdataset中使用。我的数据看起来像 SNYDJCM--integer
740.19999981 在读取到pandas之后，我的数据发生了如下变化 SNYDJCM--converting to float
740.200000 如何在读取pandas数据帧后获得相同的值，步骤如下： 1) import pandas as pd 2) pd.read_sas(path,format='sas7bdat',encoding='iso-8859-1') 需要你的帮助
浏览 20提问于2020-01-14得票数 0
1回答
我有多个数据帧，它们都使用相同的名称共享相同数量的列。出于某种原因，我想用字典来重命名所有这些列。 我知道如何使用pandas的重命名功能一次对一个数据帧执行此操作，例如： df = df.rename(columns={"1": "a", etc.}) 我想为数据帧列表(df_list)中的每个数据帧添加一个循环，但由于某些原因，它的行为并不像我期望的那样。 df_list = (df1, df2)
for i in df_list:
i = i.rename(columns={
'1':'a',
&
浏览 20提问于2019-05-27得票数 1
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