无法将熊猫数据框转换为小数点后 2 位

Question

我是 Python 编程新手。目前，我尝试制作一个能够在条形图顶部以小数点后 2 位显示百分比的图表。

df_survey 是我使用 pandas 库制作的数据框。 （我尝试将 datafame df_survey_sort 复制到 df_survey_pct 但是当我在 df_survey_pct 中进行更改时，df_survey_sort 也会更改...有人可以向我解释为什么会发生这种情况。结果，我执行以下操作以使 df_survey_sort 和 df_survey_pct 不会相互覆盖）

df_survey = df_survey[['Very interested','Somewhat interested','Not interested']]
df_survey_sort = df_survey.sort_values(by='Very interested', ascending=0)
#df_survey_pct = df_survey_sort
df_survey_pct = df_survey.sort_values(by='Very interested', ascending=0)
total_ds = df_survey_sort.sum(axis=1)

for i in range(0,df_survey_sort.shape[0]):
    df_survey_pct.iloc[i][0] = round(df_survey_sort.iloc[i][0]/total_ds[i]*100,2)
    df_survey_pct.iloc[i][1] = round(df_survey_sort.iloc[i][1]/total_ds[i]*100,2)
    df_survey_pct.iloc[i][2] = round(df_survey_sort.iloc[i][2]/total_ds[i]*100,2)

这是 df_survey_pct 的数据类型

Very interested        int64
Somewhat interested    int64
Not interested         int64
dtype: object

当我执行print(df_survey_pct)时，每个单元格的值都不是小数位。

我什至尝试了df_survey_pct = df_survey_pct.round(2) 和df_survey_pct = df_survey_pct.astype('float')，但值仍然是整数。

因此，我只能在条形图中显示整数百分比。

Answer 1

以下是将 np.float64 列转换为小数点后 2 位的方法

df_survey["some_column_with_too_many_decimal"] = df_survey["some_column_with_too_many_decimal"].apply(lambda x: int(x*100)/100)

如果您需要，也可以只选择该列中的某些行，请在每一行上使用df.loc 而不是 iloc，因为 df 可能有太多行。

df.loc[(df["column1"]>0), ["column2", "column3"]]

或

df.loc[(df["column1"]>0), "column2", "column3"]

loc 的第一个参数是筛选条件列表，第二个参数是要选择的列，然后您可以使用 apply 更新它们，如上所示。

如果您想使用四舍五入，您可以将值四舍五入，然后乘以 100，转换为 int 并除以 100，使其为 2 位小数。由于值在数据框中的存储方式，round 函数不会将其限制为小数点后 2 位。

Answer 2

您可以直接使用四舍五入 DataFrame df.round(2)