python中四捨五入355

1. python 整列數據怎麼四捨五入保留整數

df.列名 = df.列名.apply(lambda x: round(x,0))

出來的結果數字會帶.0，如果要去掉，則可以用
df.列名 = df.列名.apply(lambda x: int(x))

2. Python中如何正確對小數進行四捨五入

在Python編程中，經常需要處理小數的四捨五入問題。實現這一功能可以通過內置的`round`方法，下面將詳細闡述如何使用此方法，並解答在Python3中對0.5進行四捨五入時的特殊情況，以及為什麼在計算機中浮點數運算會出現看似不精確的結果。

一、使用內置`round`方法

Python的`round`函數可以幫助我們根據指定的位數來保留小數點後的數字。例如：

python
print(round(1.4142135623730951, 3)) # 輸出: 1.414
print(round(-1.4142135623730951, 3)) # 輸出: -1.414
print(round(0.0, 3)) # 輸出: 0.0

默認情況下，`round`函數會在小數點後保留整數位。但是，如果需要保留特定位數的小數，可以通過傳遞第二個參數來實現。例如，`round(value, ndigits)`，其中`value`是要處理的數值，`ndigits`是保留的小數位數。

二、不精確的四捨五入現象

在Python3中，對0.5進行四捨五入時，結果會變成0。這是由於Python3中浮點數默認的精度限制（約17位）和四捨五入演算法的實現方式導致的。在計算機系統中，所有數據最終以二進制形式表示和處理，浮點數的表示遵循IEEE 754標准。因此，數值在轉換為二進制和二進制轉換回十進制時，可能會出現數據截斷誤差。

三、解決四捨五入問題

要解決Python中四捨五入時可能出現的不精確問題，可以使用`decimal`模塊。該模塊提供了更精確的浮點數處理方式，可以根據需要指定不同的進位規則。下面是一個使用`decimal`模塊進行四捨五入的示例：

python
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

num = Decimal('0.13')
rounded_num = num.quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded_num) # 輸出: 0.13

四、Pandas中的四捨五入

在數據處理庫Pandas中，同樣提供了對數據保留到指定小數的方法，與Python內置的`round`方法保持一致。

五、總結

在處理需要精確到小數點後特定位數的項目時，使用Python內置的`round`方法或`decimal`模塊可以有效解決四捨五入問題。了解計算機系統中浮點數表示的局限性，有助於避免預期之外的不精確結果。

3. python有什麼辦法使得 int 按照"四捨五入"的方式取整嗎

1、通常，python四捨五入使用內置的round函數就可以了。