Pandas Dataframe 如何在不四舍五入的情况下切断浮点数？

Question

我在两个靠得很近的数据框中有经度和纬度。如果我运行进行精确的相似性检查，例如

test_similar = test1_latlon.loc[~test1_latlon['cr'].isin(test2_latlon['cr'])]

我遇到了很多失败，因为很多数字都在小数点后 5 位。我想 t运行cate 在小数点后第三位。我见过有人格式化所以它显示为 t运行cated，但我想更改实际值。使用 round() 对数据进行四舍五入，我得到了更多错误，那么有没有办法只保留小数点后 3 位？

Answer 1

按照建议here你可以这样做：

x = 1.123456
float( '%.3f'%(x) )

如果您想要更多小数位，只需将 3 更改为您需要的任何数字即可。

Answer 2

import math

value1 = 1.1236
value2 = 1.1266

value1 = math.trunc(1000 * value1) / 1000;
value2 = math.trunc(1000 * value2) / 1000;

#value1 output
1.123

#value2 output
1.126

Answer 3

您可能想使用 numpy.trunc:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1.2366, 1.2310], [1, 1]])
df1 = np.trunc(1000 * df) / 1000
print(df1, type(df1))
#        0      1
# 0  1.236  1.231
# 1  1.000  1.000 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

请注意 df1 仍然是 DataFrame 而不是 numpy.array

Pandas Dataframe 如何在不四舍五入的情况下切断浮点数？

Pandas Dataframe How to cut off float decimal points without rounding?

python

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