在数据分析中，Pandas 提供了 round()、apply() 和 astype() 函数来处理数值数据的精度。round() 可直接四舍五入，apply() 允许自定义操作，astype() 则用于数据类型的转换并指定精度。通过这些方法，可以灵活地保留数值型数据的指定小数位数。
如何在 Pandas 中保留指定小数位数？
数据处理是数据分析过程中非常重要的一环，而 Pandas 是 Python 中最为流行的数据处理库之一。在数据处理中，往往需要对数值型数据进行保留指定小数位数的操作。在 Pandas 中，保留小数位数可以使用 round() 函数、apply() 函数和 astype() 函数等。
一、round()函数
round() 函数可以对 Pandas DataFrame 中的数值数据进行四舍五入操作，同时可以通过传递整数参数来指定要保留的小数位数。
以以下数据为例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [12.3456
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