私は、あるjsonファイルを使用しています。
私のjsonファイルは、下のURLのjsonファイルでワインについてのレビューについてのデータで、多くの種類のワインのレビューについてリストとして記載されています。
行には”country”,"variety", "price", "point", "description"などの項目があります。
また、ワインの種類に関しては”variety”の列に記載されております。
'https://github.com/tulip-lab/sit742/raw/master/Assessment/2019/data/wine.json'
このjsonファイルの”country”ごとに最もレビューされたワインの種類、”price”の平均、"points"の平均の表を以下の手順でdf4として作成しました。
python
1df = pd.read_json("wine.json")
python
1 df2 = df.dropna(subset=['points','price'])
python
1tmp = df2.groupby(['country','variety']).agg({'price':['mean'], 'points':['mean'], 'variety':'count'}).reset_index()
python
1df3 = tmp.groupby('country').apply(lambda d: d.loc[d[('variety','count')].idxmax()])
python
1df4 = df3.drop(columns=['country'])
python
1df4
上のdf4を実行すると下の写真のような表が作成されました。
そして、df4と定義した上の表の”price” と ”points” の列の数値の小数点第二位を四捨五入したく、
下のコードを入力し実行しましたが
何も数値が変わりませんでした。
python
1df4.round({'price': 1, 'points': 1}) 2
どうすれば、df4と定義した上の表の”price” と ”points” の列の数値の小数点第二位を四捨五入することができるのでしょうか?
また、下のコードを実行した際の結果としては
variety object
price mean float64
points mean float64
variety count int64
dtype: object
となりました。
python
1print(df4.dtypes)
よろしくお願いします。
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