如何将熊猫数据框舍入为分数？答案

【问题标题】：How to round pandas dataframe to fractions?如何将熊猫数据框舍入为分数？
【发布时间】：2016-05-20 15:49:58
【问题描述】：

给定

np.random.seed(1234)
df = pd.DataFrame({'A' : range(10), 'B' : np.random.randn(10), 'C' : np.random.randn(10)})

如何将 B、C 列四舍五入到最接近的 0.25。这是我尝试过的：

def roundPartial (value, resolution):
    return round (value / resolution) * resolution
df[['B', 'C']].apply(roundPartial, 0.25)

但我明白了：

ValueError: No axis named 0.25 for object type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas dataframe rounding

【解决方案1】：

如果你需要apply函数roundPartial和arguments，你可以使用lambda：

def roundPartial (value, resolution):
    return round (value / resolution) * resolution
print (df[['B', 'C']].apply(lambda x: roundPartial(x, 0.25)))
      B     C
0  0.50  1.25
1 -1.25  1.00
2  1.50  1.00
3 -0.25 -2.00
4 -0.75 -0.25
5  1.00  0.00
6  0.75  0.50
7 -0.75  0.25
8  0.00  1.25
9 -2.25 -1.50

round 的另一个解决方案：

print (df[['B', 'C']].apply(lambda x: (x / 0.25).round()* 0.25))

      B     C
0  0.50  1.25
1 -1.25  1.00
2  1.50  1.00
3 -0.25 -2.00
4 -0.75 -0.25
5  1.00  0.00
6  0.75  0.50
7 -0.75  0.25
8  0.00  1.25
9 -2.25 -1.50

但是较大的DataFrame 中最快的不是使用apply，你可以除以div 所有DataFrame 除以resolution 和乘以mul：

resolution = 0.25
print ((df[['B', 'C']].div(resolution)).round().mul(resolution))
#print ((df[['B', 'C']] / resolution).round() * resolution)    

      B     C
0  0.50  1.25
1 -1.25  1.00
2  1.50  1.00
3 -0.25 -2.00
4 -0.75 -0.25
5  1.00  0.00
6  0.75  0.50
7 -0.75  0.25
8  0.00  1.25
9 -2.25 -1.50

时间安排：len(df)=100k：

df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)

In [125]: %timeit (df[['B', 'C']].apply(lambda x: (x / resolution).round()* resolution))
10 loops, best of 3: 29 ms per loop

In [126]: %timeit ((df[['B', 'C']] / resolution).round() * resolution)
10 loops, best of 3: 22.5 ms per loop

In [127]: %timeit ((df[['B', 'C']].div(resolution)).round().mul(resolution))
10 loops, best of 3: 22.6 ms per loop

【讨论】：