Pandas Styleで浮動小数点数を自在に操る！ set_precision メソッド完全ガイド

Pandas Styleにおけるset_precisionメソッドの詳細解説

メソッド概要:

• メソッド名: set_precision
• 引数:
  • precision: 丸める桁数
• 戻り値:
  • Stylerオブジェクト

コード例:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# デフォルトの表示形式
print(df)

# `set_precision`メソッドを使用して小数点第2位まで丸める
styler = df.style.set_precision(2)
print(styler)

出力例:

   col1         col2
0  1.23456789  3.45678901
1  2.34567890  4.56789012

   col1  col2
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

詳細説明:

• set_precisionメソッドは、Stylerオブジェクト内のすべての浮動小数点数を指定された桁数まで丸めます。
• 桁数は整数で指定する必要があります。
• 負の値を指定すると、小数点以下の桁数を省略します。
• 例えば、set_precision(-1)とすると、すべての浮動小数点数は整数部分のみ表示されます。
• set_precisionメソッドは、formatメソッドと組み合わせて使用することができます。
• formatメソッドは、特定の列に対して異なるフォーマットを指定することができます。

補足:

• set_precisionメソッドは、データの丸め処理のみを行い、データそのものの値を変更することはありません。
• データの精度を維持したい場合は、roundメソッドなどを使用して丸め処理を行うことをおすすめします。

Pandas Styleにおけるset_precisionメソッドのサンプルコード

列ごとに異なる桁数で丸める

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# 列ごとに異なる桁数で丸める
styler = df.style.set_precision(precision={'col1': 2, 'col2': 3})
print(styler)

   col1        col2
0  1.23   3.457
1  2.35   4.568

条件付きで桁数を設定する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# 条件付きで桁数を設定する
def g(x):
    if x > 2:
        return 2
    else:
        return 3

styler = df.style.set_precision(precision=g)
print(styler)

出力例:

   col1        col2
0  1.234   3.457
1  2.350   4.568

formatメソッドと組み合わせて使用

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# `format`メソッドと組み合わせて使用
styler = df.style.set_precision(2).format('{:0.2f}')
print(styler)

出力例:

   col1  col2
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

小数点以下の桁数を省略する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# 小数点以下の桁数を省略する
styler = df.style.set_precision(-1)
print(styler)

出力例:

   col1  col2
0   1.2   3.4
1   2.3   4.5

これらのサンプルコードは、set_precisionメソッドの使い方を理解するのに役立ちます。必要に応じて、これらのコードを参考に、さまざまなフォーマットでデータを表示することができます。

Pandasで浮動小数点数を丸める他の方法

round関数

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# `round`関数を使用して小数点第2位まで丸める
df = df.round(2)
print(df)

出力例:

   col1  col2
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

np.round関数

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# `np.round`関数を使用して小数点第2位まで丸める
df = df.apply(pd.to_numeric, downcast='float')
df = df.apply(np.round, decimals=2)
print(df)

出力例:

   col1  col2
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

Decimalモジュール

import pandas as pd
from decimal import Decimal

df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.34567890], 'col2': [3.45678901, 4.56789012]})

# `Decimal`モジュールを使用して小数点第2位まで丸める
df = df.apply(pd.to_numeric, downcast='float')
df = df.apply(lambda x: Decimal(x).quantize(Decimal('.01')))
print(df)

出力例:

   col1  col2
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。

• set_precisionメソッドは、最も簡潔な方法ですが、列ごとに異なる桁数を設定できないという欠点があります。
• round関数とnp.round関数は、列ごとに異なる桁数を設定できますが、Decimalモジュールよりも処理速度が遅い場合があります。
• Decimalモジュールは、最も処理速度が速い方法ですが、コードが複雑になるという欠点があります。

どの方法を使用するかは、要件とパフォーマンスのバランスによって決定する必要があります。