在Python的for循环中使用.loc时如何实现向下取整？

平时在DataFrame整列上使用apply(np.floor)可以正常将浮点数向下取整为整数，但在for循环中执行以下代码时：

f1.loc[today,'QuantityRounded'] = f1.loc[today,'QuantityNotRounded'].apply(np.floor)

出现错误：

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'apply'

原因是通过loc[today, ...]取出的是单个numpy.float64标量值，而apply是Series/DataFrame专属的方法，标量对象没有这个属性。

• 直接对单个标量调用np.floor()：
  既然拿到的是单个数值，不需要用apply，直接把数值传入np.floor即可：

  f1.loc[today,'QuantityRounded'] = np.floor(f1.loc[today,'QuantityNotRounded'])
  

• 优先考虑批量处理（推荐）：
  如果没有必须逐行循环的业务逻辑，直接对整列做批量处理效率更高，这也是你之前正常工作的方式：

  f1['QuantityRounded'] = f1['QuantityNotRounded'].apply(np.floor)
  

  还可以用更高效的向量化操作，完全替代apply：

  f1['QuantityRounded'] = np.floor(f1['QuantityNotRounded'])
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GC123