首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对pandas数据透视表和本网站的stats.mode的数值输出进行舍入

对于pandas数据透视表,可以通过使用round()函数来对数值输出进行舍入。round()函数可以指定保留的小数位数,将数值四舍五入到指定的位数。

例如,假设我们有一个名为df的数据框,其中包含了需要进行透视的数据。我们可以使用pandas的pivot_table()函数创建数据透视表,并使用round()函数对数值输出进行舍入,如下所示:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Value': [1.234, 2.345, 3.456, 4.567, 5.678, 6.789]
})

# 创建数据透视表并进行舍入
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', aggfunc='mean')
rounded_pivot_table = pivot_table.round(2)

print(rounded_pivot_table)

这段代码将会输出一个舍入到两位小数的数据透视表。

关于stats.mode的数值输出进行舍入,需要先了解stats.mode函数的作用。stats.mode是scipy库中的一个函数,用于计算数组中的众数。它返回一个包含众数和对应出现次数的数组。

对于stats.mode的数值输出进行舍入,可以使用numpy库中的round()函数。具体步骤如下:

代码语言:txt
复制
import numpy as np
from scipy import stats

# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])

# 计算众数
mode_result = stats.mode(arr)

# 对数值输出进行舍入
rounded_mode_result = np.round(mode_result.mode, 2)

print(rounded_mode_result)

这段代码将会输出对stats.mode函数计算结果进行舍入到两位小数的众数。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

数据统计描述与列联分析是数据分析人员需要掌握基础核心技能,R语言与Python作为优秀数据分析工具,在数值数据描述,类别型变量交叉分析方面,提供了诸多备选方法。...Python: 关于Python中变量与数据描述函数,因为之前已经介绍过一些基础聚合函数,这里仅就我使用最多数据透视交叉进行讲解:Pandas数据透视【pivot_table】交叉...【crosstab】规则几乎与Excel中透视理念很像,可以作为所有的数值型、类别型变量表述统计、频率统计交叉列联统计使用。...pandas交叉函数pd.crosstab参数设定规则与透视保持了很高相似度,确实从呈现形式上来讲,数值型变量尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...以上透视是针对数值型变量分组聚合,那么针对类别型变量则需要使用pandas交叉函数进行列表分析。

3.5K120

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一):透视

后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas透视操作,之后有些小伙伴询问我相关问题。...列标签 放入字段唯一值,被显示在透视上方 只看数值看不出门路,设置百分比吧: - 点中透视任意一格,鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性!!...: Excel 透视 列标签 - 参数 values:Excel 透视 数值区域 - 参数 aggfunc:Excel 透视 数值区域 字段统计方式(Excel 默认是计数) "...这种设置不会影响数据类型,比如把此结果输出到 Excel ,仍然是小数 - 行9:每行(axis=1)做运算(apply),行中每个数字(r) 除以(/) 行中剔除最后一个数据(r[:-1])总和(sum...案例3:小伙伴结伴同游,更安全 以前我发布过一篇文章,曾经使用 power bi 这个数据进行初步分析,文中发现,里面有些人是一起登记上船,而结伴上船的人有更高生还率。

1.2K50
  • 懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一):透视

    后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas透视操作,之后有些小伙伴询问我相关问题。...列标签 放入字段唯一值,被显示在透视上方 只看数值看不出门路,设置百分比吧: - 点中透视任意一格,鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性!!...:Excel 透视 列标签 - 参数 values:Excel 透视 数值区域 - 参数 aggfunc:Excel 透视 数值区域 字段统计方式(Excel 默认是计数) "好像少了点东西...这种设置不会影响数据类型,比如把此结果输出到 Excel ,仍然是小数 - 行9:每行(axis=1)做运算(apply),行中每个数字(r) 除以(/) 行中剔除最后一个数据(r[:-1])总和(sum...案例3:小伙伴结伴同游,更安全 以前我发布过一篇文章,曾经使用 power bi 这个数据进行初步分析,文中发现,里面有些人是一起登记上船,而结伴上船的人有更高生还率。

    1.7K20

    用Python实现透视value_sumcountdistinct功能

    pandas库中实现Excel数据透视效果通常用是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df列a各个元素出现次数;例如对于一个数据如pd.DataFrame...Excel数据透视与Python实现对比 就是对表df中a列各个值出现次数进行统计。...Pandas数据透视各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道,出了统计出现次数之外,还可以选择计算某行求和、最大最小值、平均值等(数据透视对于数值类型列默认选求和,文本类型默认选计数),...还是拿df来说,excel数据透视可以计算a列A、B、C三个元素对应c列求和(sum),但是pandas库并没有value_sum()这样函数,pandassum函数是整列求和,例如...df['b'].sum()是b列求和,结果是21,a列无关;所以我们可以自己按照根据a列分再求和思路去实现。

    4.3K21

    5分钟了解Pandas透视

    然而,数据分析一个重要部分是这些数据进行分组、汇总、聚合计算统计过程。 Pandas 数据透视提供了一个强大工具来使用 python 执行这些分析技术。...数据透视函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用形状,并且输出是以数据透视形式汇总数据。 在下面的文章中,我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...索引指定行级分组,列指定列级分组值,这些值是您要汇总数值。 用于创建上述数据透视代码如下所示。在 pivot_table 函数中,我们指定要汇总df,然后是值、索引列名。...数据透视函数中 aggfunc 参数可以进行一项或多项标准计算。...在下面显示代码和数据透视中,我们按价格从高到低汽车制造商进行了排序,为数字添加了适当格式,并添加了一个覆盖两列值条形图。

    1.9K50

    Pandas进阶|数据透视与逆透视

    数据透视将每一列数据作为输入,输出数据不断细分成多个维度累计信息二维数据。...在实际数据处理过程中,数据透视使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视与逆透视使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数,其原理如下图所示。...默认聚合所有数值列 index 用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视行 columns 用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视列 aggfunc 聚合函数或函数列表,默认为'mean'...其实在我们通过字典为 aggfunc 指定映射关系时候,待透视数值就已经确定了。 margin 标签可以通过 margins_name 参数进行自定义, 默认值是 "All"。

    4.2K11

    pandas这几个函数,我看懂了道家“一生二、二生三、三生万物”

    导读 pandas是用python进行数据分析最好用工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。...例如,这里想以学生姓氏进行分组统计课程平均分,语句如下: ? 05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能函数,与Excel中相关用法如出一辙。...何为数据透视?...数据透视本质上仍然数据分组聚合一种,只不过是以其中一列唯一值结果作为行、另一列唯一值结果作为列,然后其中任意(行,列)取值坐标下所有数值进行聚合统计,就好似完成了数据透视一般。...从名字上直观理解: stack用于堆栈,所以是将3维数据堆成2维 unstack用于解堆,所以可将2维数据解堆成3维 直接以前述分析结果为例,pivot_table数据透视结果进行stack,结果如下

    2.5K10

    左手pandas右手Python,带你学习数据透视

    数据透视数据分析工作中经常会用到一种工具。Excel本身具有强大透视表功能,Python中pandas也有透视实现。...本文使用两个工具同一数据进行相同处理,旨在通过对比方式,帮助读者加深对数据透视理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas文章都使用了该数据。...Python代码部分,我都做了详细注释,Excel操作流程我也做了比较详细说明。后台回复“透视”可以获得数据代码。...为了在形式上更接近pandas结果,可以设置透视布局。选择“设计”选项卡,报表布局,选择“大纲形式显示”即可,效果如上图所示。 仔细观察,发现excel里每一个Manager都做了汇总。...值得一提是,可以通过“列”位置,“数值“Product”上下关系,控制显示格式,下面显示结果pandas结果一致,读者可以调整下看看效果。 ?

    3.6K40

    pandas基础:在pandas中对数值四舍五入

    标签:pandas,Python 在本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近数字。...为便于演示,创建下面简单示例数据集: import pandas as pd import numpy as np df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法中,即可将数值舍入到所需小数。...例如,要四舍五入到2位小数: 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入,需要利用numpy.ceil()方法,该方法返回输入上限(即向上舍入数字)。...用不同条件对数据框架进行取整 round()方法中decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时多个列进行取整变得容易。

    10.1K20

    盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

    Pandas 是基于NumPy一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据函数方法。...describe方法默认只给出数值型变量常用统计量,要想DataFrame中每个变量进行汇总统计,可以将其中参数include设为all。...clip()方法,用于超过或者低于某些数数值进行截断[1],来保证数值在一定范围。比如每月迟到天数一定是在0-31天之间。...在对文本型数据进行处理时,我们会大量应用字符串函数,来实现一列文本数据进行操作[2]。...df.drop(columns=["mark"]) 输出数据分析师在进行数据处理时经常会遇到长宽互转情况,这也是一道常见数据分析面试题。

    3.8K11

    SQL、PandasSpark:如何实现数据透视

    所以,今天本文就围绕数据透视,介绍一下其在SQL、PandasSpark中基本操作与使用,这也是沿承这一系列文章之一。 ?...02 Pandas实现数据透视 在三大工具中,Pandas实现数据透视可能是最为简单且又最能支持自定义操作工具。...完整实现数据透视及其结果如下: ? 当然,注意到这里仍然是保持了数据透视结果中行key列key有序。...04 SQL中实现数据透视 这一系列文章中,一般都是将SQL排在首位进行介绍,但本文在介绍数据透视时有意将其在SQL中操作放在最后,这是因为在SQL中实现数据透视是相对最为复杂。...以上就是数据透视在SQL、PandasSpark中基本操作,应该讲都还是比较方便,仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助,如果觉得有用不妨点个在看!

    2.9K30

    手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

    Python提供了许多不同方法来DataFrame进行分割,我们将使用它们中几个来了解它是如何工作。...五、数据计算 1、计算某一特定列输出结果是一个系列。称为单列数据透视: ? 2、计数 统计每列或每行非NA单元格数量: ? 3、求和 按行或列求和数据: ? 为每行添加总列: ?...13、Groupby:即Excel中小计函数 ? 六、DataFrame中数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中数据透视呢?...现在没有了工作界面,必须用编写代码方式来输出结果,且没有生成图表功能,但需要我们充分理解数据透视精华。 ?...简单数据透视,显示SepalWidth总和,行列中SepalLength列标签中名称。 现在让我们试着复杂化一些: ? 用fill_value参数将空白替换为0: ?

    8.4K30

    对比Excel,轻松搞定Python数据透视

    学习Excel,数据er最常用两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视!...利用数据透视可以从繁杂无序数据中筛选出自己需要“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作,作为一种强大交互性报表,大大简化了数据处理分析工作步骤,提高办公效率,职场达人必学!...在 Pandas 模块中,调用pivot_table()方法,可以帮助我们实现数据透视操作。...如果文章你有帮助,希望大家点赞支持一下! openpyxl提供透视读取支持,以便将它们保留在现有文件中,但是不支持用户创建pivot。...它可以编辑操作现有的透视,以后有机会跟大家介绍一波。

    1.7K30

    手把手教你用Pandas透视处理数据(附学习资料)

    介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。...所以,本文将重点解释pandas函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你这个概念不熟悉,维基百科上它做了详细解释。...既然我们建立数据透视,我觉得最容易方法就是一步一个脚印地进行。...添加项目检查每一步来验证你正一步一步得到期望结果。为了查看什么样外观最能满足你需要,就不要害怕处理顺序变量繁琐。 最简单透视必须有一个数据一个索引。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) 可以看到,透视比较智能,它已经开始通过将“Rep”列“Manager”列进行对应分组,来实现数据聚合总结。

    3.1K50

    Pandas库常用方法、函数集合

    sql查询数据(需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中...join concat:合并多个dataframe,类似sql中union pivot:按照指定行列重塑表格 pivot_table:数据透视,类似excel中透视 cut:将一组数据分割成离散区间...,适合将数值进行分类 qcut:cut作用一样,不过它是将数值等间距分割 crosstab:创建交叉,用于计算两个或多个因子之间频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据列...、cumprod:计算分组累积、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中特定字符 astype: 将一列数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 列或行进行重命名 drop: 删除指定列或行 数据可视化

    28710

    17,玩转pivot_table数据透视

    数据透视是将数据进行分类汇总,统计分析强大工具。...通过设置新行标签index列标签columns,指定需要被统计分析数值values,指定采用统计聚合函数aggfunc等,利用数据透视可以对原始数据进行多种视角分析不同方式重塑,因而称之为透视...在PythonPandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总,实现数据透视功能。groupby是先分组,然后选择聚合函数,生成透视。...一,Excel中数据透视 Excel中数据透视可以设置行(index),列(columns),值(values),并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单,但不够灵活强大。 ?...二,pivot_table数据透视 相比较Excel中数据透视,使用pandaspivot_table函数来实现数据透视,将十分灵活强大。 构造dataframe数据 ?

    1.1K20

    Python入门之数据处理——12种有用Pandas技巧

    翻译:黄念 校对:王方思 小编大伙一样正在学习Python,在实际数据操作中,列联创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用,如果你这些感兴趣,请看下文: ◆ ◆ ◆ 引言...现在,我们可以填补缺失值并用# 2中提到方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值以确认 ? ? # 4–透视 Pandas可以用来创建MS Excel风格透视。...现在,我们可以将原始数据这些信息合并: ? ? 透视验证了成功合并操作。请注意,“value”在这里是无关紧要,因为在这里我们只简单计数。...在这里,我定义了一个通用函数,以字典方式输入值,使用Pandas中“replace”函数来重新进行编码。 ? ? 编码前后计数不变,证明编码成功。。...# 12–在一个数据行上进行迭代 这不是一个常用操作。毕竟你不想卡在这里,是吧?有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如,我们面临一个常见问题是在Python中变量不正确处理。

    5K50

    Python面试十问2

    四、如何快速查看数据统计摘要 区别df.describe()df.info() df.describe():默认情况下,它会为数值型列提供中心趋势、离散度形状统计描述,包括计数、均值、标准差、最小值...df.info():主要用于提供关于DataFrame一般信息,如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值数据统计摘要,而是更多地关注于数据整体结构和数据类型。...可以使用sort_values()方法DataFrame或Series进行排序,根据指定列或行进行升序或降序排列。...十、数据透视应用 透视是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总表格格式,在pandas中它被称作pivot_table。...透视是一种强大数据分析工具,它可以快速地大量数据进行汇总、分析呈现。

    8310
    领券