差分
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| 両方とも前のリビジョン前のリビジョン次のリビジョン | 前のリビジョン次のリビジョン両方とも次のリビジョン | ||
| 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 [2020/03/19] – [NaNを含むintカラム] ikatakos | ||
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| 行 43: | 行 43: | ||
| df[' | df[' | ||
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| + | === pandas.Int64Dtype型を使う === | ||
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| + | 未検証、pandas ver.0.24から導入された新しめの手法。 | ||
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| + | numpyはnanを扱えないので、pandasのレイヤーでnanを扱えるint型を独自定義した感じ。 | ||
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| + | ただ、floatからのキャストでエラーが出て、イマイチよく使い方がわかっていない。 | ||
| + | |||
| + | * [[https:// | ||
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| =====カラムの選択・並べ替え===== | =====カラムの選択・並べ替え===== | ||
| 行 132: | 行 143: | ||
| </ | </ | ||
| - | ===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 149: | ||
| 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。 | ||
| - | |||
| 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。 | ||
| 行 148: | 行 158: | ||
| * (*) 検証方法 | * (*) 検証方法 | ||
| - | * $a=0.0～1.9,b=0.0～1.9$ の $a,b$ の組400通りにつき、小数点1桁目を丸めての $a' | + | * $0.0～1.9$ の0.1刻みの $(a,b)$ の組400通りにつき、小数点1桁目を丸めての $a' |
| * 偶数丸めで処理した結果: | * 偶数丸めで処理した結果: | ||
| * 四捨五入で処理した結果: | * 四捨五入で処理した結果: | ||
