在Python pandas DataFrame中將浮點數四舍五入/近似到小數點后三位

Question

我有一種情況，我將此csv文件加載到pandas DataFrame中，並對某些列中的值求和。

除一列（命名為： Rise ）外，大多數列的結果總和舍入到小數點后三位。 如何將總和（一個浮點數）四舍五入/近似到小數點后三位？

我試着在代碼片段下面列出的方法，最接近四舍五入總和：0.90200000000000002而不是0.902

這是我在Jupyter注中嘗試過的內容：

import numpy as np
import pandas as pd

level_table = pd.read_csv("Level_Book.csv")
level_table.round(3)


BS = level_table["Back Sight"].sum()
FS = level_table["Fore Sight"].sum()
Rise = level_table["Rise"].sum()
Fall = level_table["Fall"].sum()

# I tried the below methods, the closest rounded the sum to: 0.90200000000000002 instead of 0.902
# Rise = np.around(Rise, decimals=3)
# Rise = np.ceil(Rise)
# Rise = np.round(Rise, decimals=3)
# Rise = Rise.apply(np.round())

BS, FS, Rise, Fall

輸出= （4.127，4.127，0.90200000000000002，0.902）或（4.127，4.127，0.9019999999999999，0.902）

預期輸出= （4.127，4.127，0.902，0.902）

Answer 1

您可以使用apply函數簡單地做到這一點：

sleepstudy['Reaction'] =d['Column'].apply(lambda x: round(x, 3))

Answer 2

在問題的評論中 ， user2285236解決了此問題 。

使用內置的round功能：

round(var_Name, value)

• var_Name是要舍var_Name的變量，並且
• value是要舍入的小數位的整數值

例：

>>> sum = 6.77765345098888
>>> round(sum, 3)
>>> sum
6.777