6.2 數(shù)據(jù)格式變換

6.2數(shù)據(jù)格式變換學習內(nèi)容1設(shè)置小數(shù)位數(shù)2設(shè)置百分比3設(shè)置千位分隔符6.2數(shù)據(jù)格式變換pandas處理數(shù)據(jù)時為了提高可讀性，一般會對數(shù)字進行如設(shè)置小數(shù)位數(shù)、設(shè)置百分號和設(shè)置千位分隔符等的格式變換。。6.2.1設(shè)置小數(shù)位數(shù)設(shè)置小數(shù)位數(shù)，可以使用DataFrame對象的round()方法，該方法可以實現(xiàn)四舍五入，返回值為變換后的數(shù)據(jù)，默認更改的是原始對象的副本，語法格式如下：1pandas.round(decimals=0，*args，**kargs)6.2數(shù)據(jù)格式變換6.2.1設(shè)置小數(shù)位數(shù)表6.2.1

round()方法的參數(shù)說明序號參數(shù)說明1decimals將每一列四舍五入的小數(shù)位數(shù)，可以是整數(shù)、字典和Series對象。如果是整數(shù)，則將每一列四舍五入為相同的小數(shù)位數(shù)?；蛘邔χ付ǖ淖值浠蛘逽eries對象設(shè)置小數(shù)位數(shù)2*args附加的位置字參數(shù)3**kwargs附加的關(guān)鍵字參數(shù)案例：通過round()方法設(shè)置小數(shù)位數(shù)01importpandasaspd02df=pd.DataFrame({'A1':[1.7823,1.7653,1.7478,1.7259],'A2':[1.6970,1.6732,1.6578,1.6432]})03df04df.round(2)6.2數(shù)據(jù)格式變換6.2.1設(shè)置小數(shù)位數(shù)案例：通過round()方法設(shè)置小數(shù)位數(shù)05df.round({'A1':2,'A2':1})06s=pd.Series([2,3],index=['A1','A2'])07df.round(s)第5行代碼傳入字典表示，表示A1列保留2位小數(shù)，A2列保留1位小數(shù)。第6行代碼創(chuàng)建Series對象s，A1初始化為2，A2初始化為3。第7行代碼對df對象按照參數(shù)s設(shè)置小數(shù)位數(shù)。6.2數(shù)據(jù)格式變換6.2.2設(shè)置百分比在數(shù)據(jù)分析過程中，有時候需要用到百分比數(shù)據(jù)。目前，沒有方法可以直接將小數(shù)變換為百分數(shù)。所以，可以通過自定義變換函數(shù)將數(shù)據(jù)進行格式變換。可以通過聯(lián)合使用map()方法和format()方法變換成指定小數(shù)位數(shù)的百分數(shù)形式。map()方法是Series對象的方法，其自動根據(jù)指定的變換函數(shù)遍歷每一個數(shù)據(jù)，然后返回一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為Series對象的結(jié)果，語法格式如下所示：1Series.map(arg,na_action=None)6.2數(shù)據(jù)格式變換6.2.2設(shè)置百分比表6.2.2

map()方法的參數(shù)說明序號參數(shù)說明1arg函數(shù)，可以是自定義的函數(shù)，或者匿名函數(shù)lambda;還可以是字典或者Series對象。2na_action默認為None;處理NaN變量,如果為None則不處理NaN對象,如果為‘ignore’則將NaN對象當做普通對象帶入規(guī)則01importpandasaspd02df=pd.DataFrame({'B1':[0.8984,0.8673,0.8478],'B2':[0.7964,0.7748,0.7578]})03df['百分比1']=df['B1'].map(lambdax:format(x,'.1%'))04df['百分比2']=df['B2'].map(lambdax:format(x,'.2%'))05df6.2數(shù)據(jù)格式變換6.2.3設(shè)置千位分隔符在進行數(shù)據(jù)分析時，有時候根據(jù)業(yè)務(wù)需要，需要將數(shù)據(jù)格式變換為帶千位分隔符的數(shù)據(jù)，變換后的數(shù)據(jù)類型為object。01importpandasaspd02df=pd.DataFrame({'季度':[1,2,3,4],'銷售額':[125678,