使用 apply 函数在 pandas 中创建一个具有舍入值的新列

Question

我的数据框如下：

name  |  salary 
Tom   |   10200 
Kate  |          
Mi    |   32311

关于薪水，kate 的值是“ ”，round_salary，我将其值替换为“ ”，因此它在单元格中不显示任何内容。

问题：

我想根据薪水四舍五入到最接近的 10,000 创建一个新的薪水列。

结果如下所示

name  |  salary | round_salary
Tom   |   10200 |  10000
Kate  |         |  
Mi    |   32311 |  30000

我的代码如下所示：

def round_income(salary):
    if '' in salary:
        return ''
    else: 
        return salary.round(decimals = -4)

income.apply(lambda x: round_salary(x['income']), axis=1)

输出错误为：

KeyError: ('salary', 'occurred at index 0')

有人知道怎么解决吗？我发现 map 或 apply function 可以解决它，提前感谢任何人的帮助。 ~

Answer 1

如果没有缺失值但非数字为空值的解决方案：

income['salary'] = (pd.to_numeric(income['salary'], errors='coerce')
                      .round(decimals = -4)
                      .fillna(''))
print (income)
   name salary
0   Tom  10000
1  Kate       
2    Mi  20000

具有缺失值的解决方案 - salary 列中的所有数据均为数字：

income['salary'] = income['salary'].round(decimals = -4).astype('Int64')
print (income)
   name  salary
0   Tom   10000
1  Kate     NaN
2    Mi   20000

使用 apply 函数在 pandas 中创建一个具有舍入值的新列

use apply function to create a new column with round value in pandas

python

pandas

pandas-apply