数値の入った pd.Series を入力すると、最大で小数点以下何桁まであるか調べるメソッド

注意

本記事の方法では、表現誤差のある数値（0.30000000000000004といったもの）が含まれている場合、その数値に引きずられて桁数が大きくなってしまいます。

使用する際は、表現誤差のある数値があるかを確認すると良いでしょう。（もしくは、得られた桁数が異常に大きくない事を確認すると良いでしょう。）

経緯

pandas.Series の interpolate メソッドで補間した際に、小数点以下の桁数が増えてしまいました。

例：

python

import pandas as pd

# 小数点以下 1桁 のデータ
series = pd.Series([0.2, np.nan, 0.5])

# 補間すると 2桁 になってしまう
series.interpolate() # => [0.20, 0.35, 0.50]

そこで、補間前に小数点以下桁数を記録しておき、補間後にその桁数に丸める事にしました。

この過程で、「数値の入った pd.Series を入力すると、最大で小数点以下何桁まであるか調べるメソッド」を作成したので、この記事で共有したいと思います。

作成したメソッド

python

# 最大で小数点以下何桁まであるか調べる
def calc_n_digit_after_the_decimal_point(series):
    
    # 文字列に変換
    str_series = series.map(lambda x: str(x))
    
    # 少数以下があるものを抜き出す
    # 「 x[-2:] != '.0' 」では、「1.0」の様に float型だけど値は整数である様なものかを判定している
    mask = str_series.map(lambda x: ('.' in x) & (x[-2:] != '.0'))
    only_decimal_str_series = str_series[mask]

    # 少数がある場合
    if only_decimal_str_series.size > 0:
        
        # 少数以下の桁数の最大値を取得
        # この桁に四捨五入する
        n_digit = only_decimal_str_series.map(lambda x: len(x.split('.')[1])).value_counts().sort_index().index.max()

    # 少数がない場合
    else:
        n_digit = 0

    return n_digit

使用例

python

# 小数点以下 1桁 のデータ
series = pd.Series([0.2, np.nan, 0.5])

# 桁数を記録
n_digit = calc_n_digit_after_the_decimal_point(series)

# 補間
series = series.interpolate()

# 記録しておいた桁数に丸める
series.round(n_digit) # => [0.2, 0.4, 0.5]