熊猫转置重置十进制四舍五入

Question

我在一个大的结果表中仔细地逐列定义小数点，但当我将小数点转到我的报告中的一页(使用.to_latex)时，熊猫会将小数点设置为任何最大的数字。

在转置过程中能保持我的十进制精度吗？我宁愿不用定义转置后的小数。

(注意:我注意到当数据帧中有一行字符串在转置之前没有这样做，所以我认为这是某种数据类型定义，我不理解？)

示例代码：

df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]),
     columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second', 'third'])

df = df.round({'A': 1, 'C': 2})
print(df)
print(df.transpose())

输出：

         A         B     C
first   0.3  0.557432  0.78
second  0.8  0.568175  0.28
third   0.4  0.745703  0.62
      first    second     third
A  0.300000  0.800000  0.400000
B  0.557432  0.568175  0.745703
C  0.780000  0.280000  0.620000

我要：

      first    second     third
A  0.3       0.8       0.4
B  0.557432  0.568175  0.745703
C  0.78      0.28      0.62

Answer 1

在转置时，现在转置的行(作为列)可能不是相同的类型，也可能不是相同的四舍五入。熊猫试图弥补这一点(如果可能的话，从表演的角度来看)，所以舍入会被重置。如果要保留舍入，请将数据转换为object类型，然后转置-

df.astype(object).T

     first    second     third
A      0.8       0.7       0.7
B  0.22444  0.475358  0.498084
C     0.17      0.87      0.71 

现在，熊猫对对象列不作任何假设，它们是按原样转换的，没有任何转换数据的尝试。请记住，就性能而言，数据作为对象是自杀的，此时最好使用python列表，因为对象没有提供任何性能好处。