如何将 round 应用于两个 pandas 列

Question

我正在尝试将 pandas 数据帧中一列的值四舍五入到另一列指定的小数位数，如下所示的代码。

    df = pandas.DataFrame({
        'price': [14.5732, 145.731, 145.722, 145.021],
        'decimal': [4, 3, 2, 2]
    })
    df['price'] = df.apply(lambda x: round(x.price, x.decimal), axis=1)

然而，这样做会导致以下错误：

>   df['price'] = df.apply(lambda x: round(x.price, x.decimal), axis=1)
E   TypeError: ('integer argument expected, got float', 'occurred at index 0')

文档让人觉得round期望在索引0处接收一个浮点数，但显然它不满意。将价格更改为整数可以解决错误，但这会破坏代码本身的意义。

- Jonathan Vehaun

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[round(x, y) for x, y in zip(df['price'], df['decimal'])]。这种做法应该比使用 apply 更快。 - user3483203

你的尝试失败的原因是 decimal 被强制转换为浮点数。如果你想验证这一点，请尝试使用 df.apply(lambda x: x, axis=1)。 - user3483203

我处理非常大的数据集，因此内存使用比速度更重要。zip会创建一个大的中间对象吗？ - Jonathan Vehaun

不，它是惰性求值的。 - user3483203

尝试在apply中使用round(x.price, int(x.decimal))。 - Shubham Shaswat

Answer 1

这是Pandas中一个长久以来的痛点。当访问单个行或在第一轴上调用apply时，dtype强制转换经常发生。错误消息很令人困惑，因为您的十进制系列的dtype明显是整数类型，所以应该被round方法接受，但是强制转换是在幕后发生的。

您可以使用iloc和apply进行检查：

>>> df.iloc[0]
price      14.5732
decimal     4.0000
Name: 0, dtype: float64

>>> df.apply(lambda x: x, axis=1)
      price  decimal
0   14.5732      4.0
1  145.7310      3.0
2  145.7220      2.0
3  145.0210      2.0

更令人沮丧的是，如果您有一个对象数据类型列，那么没有任何强制转换，因此行为并不容易预测！

>>> df['foo'] = 'bar'
>>> df.iloc[0]
price      14.5732
decimal          4
foo            bar
Name: 0, dtype: object

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长话短说，这很混乱，一点也不直观。有几个解决方法，可以在 lambda 函数中转换小数或使用列表推导式（可能比 apply 更快）。

>>> df.apply(lambda x: round(x.price, int(x.decimal)), axis=1)
0     14.5732
1    145.7310
2    145.7200
3    145.0200
dtype: float64

>>> [round(x, y) for x, y in zip(df['price'], df['decimal'])]
[14.5732, 145.731, 145.72, 145.02]

请注意，当以系列形式显示时，表示不会改变，但值将已被四舍五入。

- user3483203

Answer 2

你可以这样使用生成器：

>>> gen = (i for i in df.decimal)
>>> df.price = df.price.apply(lambda x: round(x, next(gen))) 
>>> df
      price  decimal
0   14.5732        4
1  145.7310        3
2  145.7200        2
3  145.0200        2

- Vicrobot

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为什么不使用 [ ] 来访问列？ - AMC

@AMC 不想再按更多的键了 - Vicrobot

Answer 3

它有效：

df['price'] = df.apply(lambda x: round(x.price, int(x.decimal)), axis=1)

- Ivan Dembicki