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。
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