差分
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| programming:python:packages:pandas:format_output [2019/11/19] – [カラム毎に小数点以下を揃える] ikatakos | programming:python:packages:pandas:format_output [2019/11/19] – [カラム毎に小数点以下を揃える] ikatakos | ||
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| - | ===丸め方法についての注意=== | + | ====丸め方法についての注意==== |
| 注意点として、NumPyのroundは偶数丸めであること。（参考: | 注意点として、NumPyのroundは偶数丸めであること。（参考: | ||
| 行 138: | 行 138: | ||
| 偶数丸めは、丸めた値が実際の値から上振れするか下振れするかの期待値を、なるべく均等にする目的で使われる。 | 偶数丸めは、丸めた値が実際の値から上振れするか下振れするかの期待値を、なるべく均等にする目的で使われる。 | ||
| よって、丸め結果の総和や平均を取る場合などは望ましい。 | よって、丸め結果の総和や平均を取る場合などは望ましい。 | ||
| + | しかし、丸め結果の差分が重要なデータなどでは、四捨五入の方が誤差が少なくなる場合もある(*)ため、使い分ける必要がある。 | ||
| - | しかし、丸め結果の差分が重要なデータなどでは、四捨五入の方が誤差が少なくなる場合もある(*)ため、使い分ける必要がある。 | ||
| だが、PythonにもNumPyにも本来の四捨五入(xx.5は常に切り上げ)に相当する関数が無いんだよなあ。 | だが、PythonにもNumPyにも本来の四捨五入(xx.5は常に切り上げ)に相当する関数が無いんだよなあ。 | ||
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| 一応、標準モジュール Decimal.quantize() でDecimal型に変換することで、切り上げ方を選択できるが、変換が必要なことがネック。 | 一応、標準モジュール Decimal.quantize() でDecimal型に変換することで、切り上げ方を選択できるが、変換が必要なことがネック。 | ||
| 1 で割ってあまりが 0.5 に等しいものは一律 0.01 を加算するみたいな方がいいかもしれん。 | 1 で割ってあまりが 0.5 に等しいものは一律 0.01 を加算するみたいな方がいいかもしれん。 | ||
