Python内置round()函数为何兼容Pandas却不支持列表与Numpy数组？

• 先搞清楚Python内置round()的本质：它是为单个标量数值（int、float这类）设计的，第一个参数必须是能直接做四舍五入的单个值。列表是容器类型，Numpy数组本身也是一个整体对象（不是单个标量），内置round()根本不知道该怎么对这些容器做四舍五入，所以直接传进去就会抛TypeError。

• Pandas Series能正常运行的核心原因：Pandas在Series类里实现了特殊方法__round__()。当你调用round(pd.Series(...), n)时，Python会自动触发这个Series对象的__round__(n)方法——这个方法是Pandas专门写的，会遍历Series里的每一个元素，逐个做四舍五入，最后返回处理好的新Series。

举几个实际验证的例子：

1. 传入列表直接报错：

round([1.345, 2.718], 2)
# 抛出 TypeError: type list doesn't define __round__ method

2. 传入Numpy数组同样报错：

import numpy as np
round(np.array([1.345, 2.718]), 2)
# 抛出 TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

3. 传入Pandas Series正常输出：

import pandas as pd
s = pd.Series([1.345, 2.718])
print(round(s, 2))
# 输出：
# 0    1.34
# 1    2.72
# dtype: float64

额外补充：如果要对Numpy数组做元素级四舍五入，应该用Numpy自带的np.round()函数；对列表的话，用列表推导式[round(x, 2) for x in [1.345, 2.718]]就能实现逐个元素处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Musa H. Asyali