Python 具有特定值的舍入数据框列（如果存在）

Question

我的输入数据框；

A       B 
0.3     0.6
0.4     3.05
1.6     4.35
0.15    5.47
4.19    9.99

我想根据特定值（如果存在）舍入我的数据框列。我的代码如下；

rounding=0.25

df['A']=round(df['A'] - rounding + 0.5)
df['B']=round(df['B'] - rounding + 0.5)

输出是；

问题是如果没有 "rounding" 变量，默认情况下应该自动运行 (0.5)。我需要一个可以运行的代码。像这样或不同的东西；

if rounding==rounding:
    df['A']=round(df['A'] - rounding + 0.5)

else:
    df['A']=round(df['A'])

我看到很多关于特定值舍入的主题，但我看不到这个。

你能帮我解决这个问题吗？

Answer 1

一旦你的 dataframe 中有一个列，每个观察值都有 "rounding"（你应该通过合并来自另一个 dataframe 的数据来实现这一列），你可以简单地做:

df['A'] = (df['A'] - df['rounding'].fillna(0.5) + 0.5).round(0)
df['B'] = (df['B'] - df['rounding'].fillna(0.5) + 0.5).round(0)

Answer 2

我相信你认为缺少值 - 然后将其替换为 0 或另一个标量 if-else 语句：

rounding = np.nan

rounding = 0 if rounding != rounding else rounding
print (rounding)
0

或：

rounding = 0 if pd.isna(rounding) else rounding
print (rounding)
0

如果存在值（不是缺失值）：

rounding = 0.25

rounding = 0 if rounding != rounding else rounding
print (rounding)
0.25

df['A']=round(df['A'] - rounding + 0.5)
df['B']=round(df['B'] - rounding + 0.5)
print (df)
     A     B
0  1.0   1.0
1  1.0   4.0
2  2.0   5.0
3  1.0   6.0
4  5.0  10.0

Python 具有特定值的舍入数据框列（如果存在）

Python Round Dataframe Columns with Specific Value If Exists

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