根据df2中相应的列对df1中的每一列进行舍入

Question

df1:

BeScMn-0.19210.57290.11210.51960.0981>td>0.014

Li	V	Cr
20.1564	-0.0011	0.0343
19.2871	-0.0027	0.0076	0.066
0.8693	0.0016	0.1997	0.0317	0.0533

您可以使用decimal模块中的Decimal来获取指数部分，并使用带有映射dict的.round来转换所有列：

from decimal import Decimal
exponent = lambda x: abs(Decimal(str(x)).as_tuple().exponent)
rounding = df2.T.squeeze().map(exponent)
out = df1.round(rounding)

输出：

>>> out
Li   Be   Sc      V   Cr   Mn
0  20.2 -0.0 -0.2  0.034  0.6  0.1
1  19.3 -0.0  0.0  0.066  0.5  0.1
2   0.9  0.0  0.2  0.032  0.1  0.0
>>> rounding
Li    1
Be    2
Sc    1
V     3
Cr    1
Mn    1
Name: 0, dtype: int64

注意：正如@mozway建议的那样，0.050只有2位小数，而不是3位小数，因为python不在乎尾随零。

这不是将数据转换为所需形式的标准方法，但它可能会解决您的目的。

for i in df2.columns:
a = str(df2[i][0])
df1[i] = df1[i].round(len(a.split('.')[1]))