Hướng dẫn remove decimal in python pandas - xóa số thập phân trong trăn gấu trúc

Tôi có khung dữ liệu gấu trúc, DF, trông như thế này:

Cut-off             <=35   >35                   
Calcium              0.0   1.0
Copper               1.0   0.0
Helium               0.0   8.0
Hydrogen             0.0   1.0

Làm thế nào tôi có thể xóa điểm thập phân để khung dữ liệu trông như thế này:

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Tôi đã thử

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Alexander

Huy hiệu vàng 100k2828 gold badges191 silver badges186 bronze badges

Khi được hỏi ngày 7 tháng 5 năm 2016 lúc 5:21May 7, 2016 at 5:21

Bạn có một vài lựa chọn...

1) Chuyển đổi mọi thứ thành số nguyên.

df.astype(int)
          <=35  >35
Cut-off            
Calcium      0    1
Copper       1    0
Helium       0    8
Hydrogen     0    1

2) Sử dụng

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

>>> df.round()
          <=35  >35
Cut-off            
Calcium      0    1
Copper       1    0
Helium       0    8
Hydrogen     0    1

Nhưng không phải lúc nào cũng tuyệt vời ...

>>> (df - .2).round()
          <=35  >35
Cut-off            
Calcium     -0    1
Copper       1   -0
Helium      -0    8
Hydrogen    -0    1

3) Thay đổi tùy chọn chính xác hiển thị của bạn trong gấu trúc.

pd.set_option('precision', 0)

>>> df
          <=35  >35
Cut-off            
Calcium      0    1
Copper       1    0
Helium       0    8
Hydrogen     0    1 

Đã trả lời ngày 7 tháng 5 năm 2016 lúc 5:32May 7, 2016 at 5:32

AlexanderalexanderAlexander

Huy hiệu vàng 100k2828 gold badges191 silver badges186 bronze badges

4

Khi được hỏi ngày 7 tháng 5 năm 2016 lúc 5:21

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
df 

df.style.set_precision(2)

Bạn có một vài lựa chọn...

df.style.format({
    'A': '{:,.1f}'.format,
    'B': '{:,.3f}'.format,
})

1) Chuyển đổi mọi thứ thành số nguyên.May 30, 2018 at 14:59

2) Sử dụng

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Nhưng không phải lúc nào cũng tuyệt vời ...17 gold badges140 silver badges151 bronze badges

3) Thay đổi tùy chọn chính xác hiển thị của bạn trong gấu trúc.

df['col'] = df['col'].astype(str).apply(lambda x: x.replace('.0',''))

Đã trả lời ngày 7 tháng 5 năm 2016 lúc 5:32Aug 7, 2021 at 15:00

3

Chúng tôi đã làm việc với các loại số khác nhau trong Python và sửa đổi loại của chúng theo nhu cầu của chúng tôi.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chúng tôi có thể loại bỏ số thập phân trong Python.

Hãy bắt đầu với một chương trình đơn giản,

Output:

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Explanation:

Trong chương trình trên, chúng tôi đã tuyên bố A, B và C lần lượt là 24, 19.4 và 3+4J.

Khi kiểm tra loại của họ, chúng tôi đã biết thuộc về lớp 'int', b thuộc về lớp 'float' và c thuộc về lớp 'phức tạp'.

Ở đây chúng tôi phải làm việc trên các số float, vì vậy hãy liệt kê các phương pháp khác nhau để loại bỏ số thập phân khỏi các số.

1. Sử dụng hàm trunc ()
2. Sử dụng int ()
3. Sử dụng Split ()

Cuối cùng, trong cách tiếp cận cuối cùng, chúng ta sẽ sử dụng Split () thú vị để có được các giá trị số nguyên.

Chương trình sau đây minh họa cùng

Chúng ta hãy xem lời giải thích của chương trình trên-trunc() function and remove the decimal present in the numbers.

Chương trình sau đây minh họa cùng

Output:

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Explanation:

Chúng ta hãy xem lời giải thích của chương trình trên-

1. Trong bước đầu tiên, chúng tôi đã tạo một danh sách chứa tất cả các giá trị thập phân.trunc() function, we have imported the math module.
2. Sau đó, chúng tôi đã khai báo một danh sách trống và thêm các giá trị trong đó.
3. Trong bước tiếp theo, chúng tôi đã lấy từng yếu tố từ danh sách đó và chuyển nó vào int ().

Sử dụng int ()

Hãy thảo luận chi tiết về từng người trong số họ-

Sử dụng hàm trunc ()

Output:

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Explanation:

Trong chương trình đầu tiên, chúng tôi sẽ sử dụng hàm trunc () và xóa số thập phân trong các số.

1. Trong bước đầu tiên, chúng tôi đã cung cấp các giá trị nổi cho ba biến và kiểm tra loại của chúng.
2. Sau đó, chúng tôi đã chuyển từng biến cho int () và lưu trữ chúng cho một biến mới.int() and stored them to a new variable.
3. Cuối cùng, chúng tôi đã in các giá trị được lưu trữ trong các biến này.
4. Khi thực hiện chương trình này, đầu ra dự kiến ​​sẽ được hiển thị.

Sử dụng Split ()

Cuối cùng, trong cách tiếp cận cuối cùng, chúng ta sẽ sử dụng Split () thú vị để có được các giá trị số nguyên.

Chương trình sau đây minh họa cùng

Output:

Cut-off             <= 35  > 35                   
Calcium              0     1
Copper               1     0
Helium               0     8
Hydrogen             0     1

Explanation:

Chúng ta hãy xem lời giải thích của chương trình trên-

1. Trong bước đầu tiên, chúng tôi đã tạo một danh sách chứa tất cả các giá trị thập phân.
2. Sau đó, chúng tôi đã khai báo một danh sách trống và thêm các giá trị trong đó.
3. Trong bước tiếp theo, chúng tôi đã lấy từng yếu tố từ danh sách đó và chuyển nó vào int ().
4. Cuối cùng, chúng tôi đã hiển thị danh sách kết quả có chứa các số mà không có số thập phân.

Sự kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã bắt đầu với một ý tưởng chung về loại số chúng tôi sử dụng trong Python và sau đó học các phương pháp khác nhau để loại bỏ số thập phân khỏi các số.

Làm thế nào để tôi thoát khỏi số thập phân trong Pandas Python?

Làm thế nào để bạn xóa số thập phân trong Python?

Làm cách nào để loại bỏ các vị trí thập phân?

Làm thế nào để bạn có được 2 số thập phân trong gấu trúc?