Pythonでの四捨五入の方法を簡単に解説！

Pythonで数値を四捨五入する方法

Pythonのデータサイエンスエコシステムを利用してデータを分析する企業が増えてきており、データセットに偏りを導入しない方法を理解することは非常に重要です。統計学を学んだことがある場合、レポーティングバイアス、選択バイアス、サンプリングバイアスといった用語になじみがあるかもしれません。数値データを扱う際に重要な役割を果たすもう一つのバイアスがあります。それが、丸めのバイアスです。

Pythonでの丸めの仕組みを理解することで、データセットに偏りを生じさせずに済ますことができます。このスキルは非常に重要です。なぜなら、偏ったデータから結論を導くことは高コストなミスを引き起こす可能性があるからです。

このチュートリアルでは、次のことを学びます：

• 数値の丸め方が重要な理由
• さまざまな丸め戦略に基づいて数値を丸める方法
• 各戦略をPythonで実装する方法
• 丸めがデータに与える影響と、この影響を最小限に抑えるための丸め戦略
• NumPy配列とpandas DataFrameで数値を丸める方法
• 異なる丸め戦略を適用するタイミング

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まずは、Pythonの組み込み丸めメカニズムを見てみましょう。

Pythonの組み込みround()関数

多くの人々が数値を丸める方法は次のようなものです：

• 数値nをp桁まで丸めるために、まずnの小数点をp桁分シフトします。これを行うために、nに10ᵖ（10のp乗）を乗じて新しい数値mを得ます。

• 次に、dを見てみましょう。mの小数部の最初の桁にある数字です。もしdが5未満であれば、mを最も近い整数に切り捨てます。そうでなければ、mを切り上げます。

• 最後に、mを10ᵖで除して小数点を元に戻します。

これはアルゴリズムです！例えば、最も近い整数に丸められた数値2.5は3です。1桁まで丸められた数値1.64は1.6です。

では、Pythonの組み込みround()関数を使って、インタプリタセッションを開いて、数値2.5を最も近い整数に丸めてみましょう。

Python

>>> round(2.5)

で送信可能な詳細な手順、ステップバイステップ、実行可能なサンプルコードを可能な限り含めてください。