Python pandasを用いた数値丸めの方法 | round , ceil , floor

Pythonのデータ分析ライブラリpandasを使った数値丸め方法をわかりやすく解説します。

pandasを使った数値の丸め方がよくわかりません。

pandasでは、数値を丸めるために主に3つの方法があります。それらは、round関数、ceil関数、floor関数です。

round関数は、指定した小数点以下の桁数に四捨五入で丸めます。ceil関数は、数値を大きい方の整数に切り上げます。そして、floor関数は、数値を小さい方の整数に切り下げます。
それぞれ詳しく解説しましょう。

pandasでの数値丸めの基本的な手法

pandasでの数値丸めの基本的な手法には、以下の3つがあります。これらの手法を使って、データを適切な形に整形することができます。

round関数　～　四捨五入

round関数は、指定した小数点以下の桁数に数値を丸める関数です。四捨五入の原則に従って、指定された桁数で丸めることができます。pandasのデータフレームに対して適用するには、以下のように書きます。ｑ１

import pandas as pd

data = {'Value': [2.34, 5.67, 9.12, 4.56, 8.91]}
df = pd.DataFrame(data)

# round関数を適用
df_round = df['Value'].round(1)

ceil関数　～　大きい方の整数に切り上げる

ceil関数は、数値を大きい方の整数に切り上げる関数です。指定した小数点以下の数値を切り捨て、1加算した整数に丸めることができます。pandasのデータフレームに対して適用するには、以下のように書きます。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Value': [2.34, 5.67, 9.12, 4.56, 8.91]}
df = pd.DataFrame(data)

# ceil関数を適用
df_ceil = df['Value'].apply(np.ceil)

floor関数　～　小さい方の整数に切り下げる

floor関数は、数値を小さい方の整数に切り下げる関数です。指定した小数点以下の数値を切り捨て、整数に丸めることができます。pandasのデータフレームに対して適用するには、以下のように書きます。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Value': [2.34, 5.67, 9.12, 4.56, 8.91]}
df = pd.DataFrame(data)

# floor関数を適用
df_floor = df['Value'].apply(np.floor)

これらの基本的な数値丸め手法を使って、pandasでデータ分析を行う際に、データを整形しやすくし、表示や計算の誤差を減らすことができます。

サンプルプログラムを使った解説

以下は、サンプルデータに対してそれぞれの数値丸め方法（round関数、ceil関数、floor関数）を適用し、結果を表形式で表示するプログラムの解説です。

import pandas as pd

data = {'Value': [2.34, 5.67, 9.12, 4.56, 8.91]}
df = pd.DataFrame(data)

df_round = df['Value'].round(1)

import numpy as np

df_ceil = df['Value'].apply(np.ceil)
df_floor = df['Value'].apply(np.floor)
results = pd.DataFrame({'Original': df['Value'], 'Round': df_round, 'Ceil': df_ceil, 'Floor': df_floor})
print(results)

まず、サンプルデータをpandasのデータフレームに格納します。

次に、round関数を適用して、小数点第1位に丸めます。ceil関数を適用して、数値を大きい方の整数に切り上げます。floor関数を適用して、数値を小さい方の整数に切り下げます。

最後に、元の数値データとそれぞれの丸め方法を適用した結果を、表形式で表示します。

このサンプルプログラムを実行すると、以下のような表が得られます

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まとめ

Pythonのデータ分析ライブラリpandasを使った数値丸め方法をわかりやすく解説しました。

pandasを使った数値丸め方法がよくわかりました！

データ分析を行う際には、適切な数値丸め手法を選択することが重要です。Pythonのpandasを用いて、round関数、ceil関数、floor関数を活用することで、データを整形しやすくし、誤差を減らすことができます。今回の記事を参考に、データ分析の効率化に役立ててください。そして、さらに高度なデータ処理にも挑戦してみてください。