Python/Pandas Dataframe -当0舍入到n位小数时，用int值替换十进制精度

Python/Pandas Dataframe是一种用于处理和分析数据的强大工具。当需要将Dataframe中的浮点数舍入到指定的小数位数时，可以使用round函数来实现。round函数可以将浮点数四舍五入到指定的小数位数，并返回一个新的Dataframe。

以下是使用round函数将Dataframe中的浮点数舍入到n位小数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'A': [1.23456789, 2.3456789, 3.456789],
        'B': [4.56789012, 5.67890123, 6.78901234]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Dataframe中的浮点数舍入到2位小数
df_rounded = df.round(2)

print(df_rounded)

输出结果为：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在上述示例中，我们使用round函数将Dataframe中的浮点数舍入到2位小数，并将结果保存在一个新的Dataframe df_rounded中。可以看到，原始Dataframe中的浮点数被舍入到了指定的小数位数。

这种舍入操作在数据分析和统计中非常常见，可以用于控制数据的精度，使其更符合实际需求。在金融领域、科学研究等领域，对数据精度要求较高的场景中，使用round函数进行舍入操作非常有用。

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