DataFrame.round()方法失效，如何将指定列向下取整至3位小数？

嘿，问题的核心就在这儿——你所有的列都是object（字符串）类型！Pandas的round()方法只对数值类型（int或float）的列生效，直接调用它对字符串列完全不起作用，这就是你试了两次都没看到变化的原因。

咱们一步一步来搞定这个问题：

1. 先明确要处理的目标列 #

先把需要取整的列名整理出来，对应你的数据就是：

cols_to_round = ['Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 34']

2. 将字符串列转换为数值类型 #

首先得把这些看起来像数字的字符串转换成真正的浮点型，用pd.to_numeric()处理最稳妥：

# 如果你想直接修改原df1
df1[cols_to_round] = df1[cols_to_round].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 或者想生成新的df2，避免改动原数据
df2 = df1.copy()
df2[cols_to_round] = df2[cols_to_round].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

errors='coerce'是个保险选项，如果遇到无法转换的异常值会自动变成NaN，你的数据样例里都是合法数值，完全不用担心。

3. 执行小数取整操作 #

现在这些列已经是数值类型了，就可以正常用round(3)来取整到3位小数：

# 修改原df1的情况
df1[cols_to_round] = df1[cols_to_round].round(3)

# 生成df2的情况
df2[cols_to_round] = df2[cols_to_round].round(3)

可选：如果需要转回Object类型 #

要是你必须保持列的object类型结构，取整后可以再转回去：

df2[cols_to_round] = df2[cols_to_round].astype(str)

最后你可以用df2.info()验证一下，目标列应该已经变成float64类型（如果没转回字符串的话），查看数据也能看到已经是保留3位小数的数值了。

顺便解释下你之前尝试无效的原因：

• df1.round(3)：因为列是字符串，Pandas不会自动转换类型执行取整，所以毫无变化
• 指定列列表创建新DataFrame：只是复制了原数据的列，没有做任何类型转换和取整操作，结果自然和原数据一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shoggananna