Округление до ближайшего кадра данных pandas 50

У меня есть фрейм данных pandas, скриншот показан ниже:

ID     Price  

100     1040.0
101     1025.0
102     750.0
103     891.0
104     924.0

Ожидаемый результат показан ниже

ID     Price   Price_new

100     1040.0   1050
101     1025.0  1050
102     750.0   750
103     891.0   900
104     920.0    900    

Это то, что я сделал, но это не то, что я хочу. Я хочу округлить до ближайших пятидесяти таким образом, чтобы при 1025 оно должно округляться до 1050.

df['Price_new'] = (df['Price'] / 50).round().astype(int) * 50
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
34
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Это связано с проблемой: раунд с питоном 3

s = (df['Price'] % 50)
df['new'] = df['Price']  + np.where(s>=25,50-s,-s)
df
Out[33]: 
    ID  Price   new
0  100   1040  1050
1  101   1025  1050
2  102    750   750
3  103    891   900
4  104    924   900

Следуйте моему предложению:

    import pandas as pd

    dt = pd.DataFrame({'ID':[100,101,102,103,104], 'Price': 
                      [1040,1025,750,891,924]})

    #VERSION1
    dt['Price_new'] = round((dt['Price']+1)/50).astype(int)*50
    #VERSION2
    dt['Price_new_v2'] = dt['Price']-(dt['Price'].map(lambda x: x%50)) + 
     (dt['Price'].map(lambda x: round((((x%50)+1)/50))))*50

         ID Price   Price_new   Price_new_V2
    0   100 1040    1050        1050
    1   101 1025    1050        1050
    2   102 750     750         750
    3   103 891     900         900
    4   104 924     900         900

Просто плюс 1 в вашей математике вы сможете найти правильный ответ. Но есть и другой способ сделать это, мой opnião более понятен, чем второй вариант, хотя я использовал оператор по модулю.

спасибо @Артур

Ash 18.05.2022 01:24

Другие вопросы по теме