Pandas 从数据框中的浮点数获取小数部分

Question

如何从数据框中的浮点数（float64）中提取小数部分？（很常见的场景，但我在StackOverFlow中找不到解决方案）

注意：小心

196.09

，我需要

09

，而不是

9

。

示例数据框：

    dollars Count
0   56.46   2
1   196.09  3
2   78.12   2

预期结果是2位小数：

    decimal
0   46
1   09
2   12

Answer 1

使用

numpy.modf

，乘以

100

并投射到

integer

s：

df['decimal'] = (np.modf(df['dollars'])[0] * 100).astype(int)

或

split

by

.

:

df['decimal'] = df['dollars'].astype(str).str.split('.').str[1].astype(int)

print (df)
   dollars  Count  decimal
0    56.46      2       46
1   196.69      3       68
2    78.12      2       12

编辑：如果需要

09

格式需要第二个解决方案 - 输出是

string

s：

df['decimal'] = df['dollars'].astype(str).str.split('.').str[1]
print (df)
   dollars  Count decimal
0    56.46      2      46
1   196.09      3      09
2    78.12      2      12

Answer 2

替代方案1

另一种方法是将

dollars

转换为字符串，然后使用正则表达式提取

.

之后的所有内容：

df['decimal'] = df.dollars.astype(str).str.extract('\.(.*)').astype(int)

>>> df
   dollars  Count  decimal
0    56.46      2       46
1   196.69      3       69
2    78.12      2       12

替代方案2

或者，您可以从美元的

dollars

部分减去

int

，然后乘以 100：

df['decimal'] = (df.dollars.sub(df.dollars.astype(int))).mul(100).astype(int)

>>> df
   dollars  Count  decimal
0    56.46      2       46
1   196.69      3       68
2    78.12      2       12

---

编辑：根据对OP问题的编辑，似乎小数部分需要显示为2位小数（例如，它需要是

09

而不是

9

）。在这种情况下，它必须显示为字符串，而不是

int

。如果省略，我上面概述的第一种方法仍然有效

astype(int)

:

df['decimal'] = df.dollars.astype(str).str.extract('\.(.*)')

>>> df
   dollars  Count decimal
0    56.46      2      46
1   196.09      3      09
2    78.12      2      12

或者，如果我们已经将小数部分作为 int，则可以在事后使用

zfill

来完成：

df['decimal'] = df['decimal'].astype(str).str.zfill(2)

Answer 3

如果你知道你有两位小数..只需使用

%

广播

s = df.dollars % 1 * 100

0    46.0
1    69.0
2    12.0
Name: dollars, dtype: float64

s.astype(int)

0    46
1    69
2    12

Answer 4

在不使用外部函数（即单独使用 Polars 表达式）的情况下，并且对符号敏感度具有鲁棒性，我们可以这样做：

import polars as pl

pl.DataFrame(
    pl.Series("dollars", [56.46, 196.09, 78.12, -56.46])
).with_columns(
    floored_dollars=pl.when(pl.col("dollars").ge(0))
    .then(pl.col("dollars").floor())
    .otherwise(pl.col("dollars").ceil())
).with_columns(cents=(pl.col("dollars") - pl.col("floored_dollars")).abs())
# shape: (4, 3)
# ┌─────────┬─────────────────┬───────┐
# │ dollars ┆ floored_dollars ┆ cents │
# │ ---     ┆ ---             ┆ ---   │
# │ f64     ┆ f64             ┆ f64   │
# ╞═════════╪═════════════════╪═══════╡
# │ 56.46   ┆ 56.0            ┆ 0.46  │
# │ 196.09  ┆ 196.0           ┆ 0.09  │
# │ 78.12   ┆ 78.0            ┆ 0.12  │
# │ -56.46  ┆ -56.0           ┆ 0.46  │
# └─────────┴─────────────────┴───────┘