【初心者向け】Pythonで四捨五入する方法まとめ｜round関数・切り上げ・切り捨ても紹介！

Pythonで数値を扱うとき、「小数点以下を四捨五入して整数にしたい」や「桁数を決めて四捨五入したい」という場面はよくあります。

この記事では、Pythonで四捨五入をするやり方を分かりやすく説明し、round()関数、mathモジュール、decimalモジュールなど、いろいろな方法と注意すべきポイントを紹介します。

round()関数：Pythonの基本的な四捨五入

基本的な使い方

コード例

print(round(3.6))    # 4
print(round(3.2))    # 3
print(round(5.0))    # 5

説明：3.6は4に、3.2は3になります。これが一番基本的な四捨五入です。

桁数を指定して四捨五入

小数点以下の桁数を指定することもできます。

コード例

print(round(3.14159, 2))  # 3.14 (小数点以下2桁)
print(round(3.14159, 3))  # 3.142 (小数点以下3桁)
print(round(123.456, 1))  # 123.5 (小数点以下1桁)

説明：2番目の数字で、残したい小数点以下の桁数を指定します。

整数の桁で四捨五入

マイナスの数字を使うと、整数の桁で四捨五入できます。

コード例

print(round(123.456, 0))   # 123.0 (整数にする)
print(round(123.456, -1))  # 120.0 (10の位で四捨五入)
print(round(123.456, -2))  # 100.0 (100の位で四捨五入)

説明：-1だと10の位、-2だと100の位で四捨五入されます。

重要な注意点：Pythonのround()は「銀行丸め」

Pythonのround()は、0.5のときに特別なルールがあります。

コード例

print(round(2.5))  # 2 (偶数の2になる)
print(round(3.5))  # 4 (偶数の4になる)
print(round(4.5))  # 4 (偶数の4になる)
print(round(5.5))  # 6 (偶数の6になる)

説明：0.5のときは、一番近い偶数になります。これを「銀行丸め」や「偶数丸め」と呼びます。普通の四捨五入とはちがうので注意しましょう。

mathモジュールを使った切り上げ・切り捨て

mathモジュールには、常に切り上げや切り捨てをする関数があります。

コード例

import math

# 切り捨て（常に下に丸める）
print(math.floor(3.1))  # 3
print(math.floor(3.9))  # 3

# 切り上げ（常に上に丸める）
print(math.ceil(3.1))   # 4
print(math.ceil(3.9))   # 4

説明：

math.floor()：どんな小数でも切り捨て
math.ceil()：どんな小数でも切り上げ

負の数での動作

負の数のときの動作も確認してみましょう。

コード例

import math

print(math.floor(-3.1))  # -4 (より小さい方向)
print(math.ceil(-3.1))   # -3 (より大きい方向)

説明：負の数では、floorはより小さく（マイナス方向）、ceilはより大きく（ゼロ方向）なります。

decimalモジュールで正確な四捨五入

お金の計算などで、正確な四捨五入が必要なときはdecimalモジュールを使います。

コード例

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# 文字列で数値を指定する
num = Decimal('2.5')
rounded = num.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded)  # 3

num2 = Decimal('3.5')
rounded2 = num2.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded2)  # 4

説明：ROUND_HALF_UPを使うと、0.5のときは常に切り上げになります。これが一般的な四捨五入です。

小数点以下の桁数を指定する

コード例

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# 小数点以下2桁で四捨五入
num = Decimal('3.14159')
rounded = num.quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded)  # 3.14

# 小数点以下1桁で四捨五入
num2 = Decimal('3.15')
rounded2 = num2.quantize(Decimal('0.1'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded2)  # 3.2

説明：Decimal('0.01')は小数点以下2桁、Decimal('0.1')は小数点以下1桁を意味します。

自作関数で四捨五入

自分で四捨五入の関数を作ることもできます。

コード例

def my_round(n):
    """一般的な四捨五入（0.5は常に切り上げ）"""
    if n >= 0:
        return int(n + 0.5)
    else:
        return int(n - 0.5)

print(my_round(2.5))   # 3
print(my_round(3.5))   # 4
print(my_round(-2.5))  # -3
print(my_round(-3.5))  # -4

説明：この関数では、0.5のときは常に切り上げになります。

桁数を指定できる自作関数

コード例

def my_round_digits(n, digits=0):
    """桁数を指定できる四捨五入"""
    multiplier = 10 ** digits
    if n >= 0:
        return int(n * multiplier + 0.5) / multiplier
    else:
        return int(n * multiplier - 0.5) / multiplier

print(my_round_digits(3.14159, 2))  # 3.14
print(my_round_digits(2.5, 0))      # 3.0

NumPyやpandasでの四捨五入

たくさんの数値を一度に処理するときは、NumPyやpandasが便利です。

NumPyでの四捨五入

コード例

import numpy as np

# 配列の四捨五入
data = np.array([1.2, 2.7, 3.5, 4.1])
print(np.round(data))  # [1. 3. 4. 4.]

# 桁数を指定
data2 = np.array([1.234, 2.567, 3.891])
print(np.round(data2, 2))  # [1.23 2.57 3.89]

pandasでの四捨五入

コード例

import pandas as pd

# DataFrameの四捨五入
df = pd.DataFrame({
    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤'],
    '点数': [85.67, 92.34, 78.99]
})

df['点数（四捨五入）'] = df['点数'].round(1)
print(df)

結果

   名前    点数  点数（四捨五入）
0  田中  85.67          85.7
1  鈴木  92.34          92.3
2  佐藤  78.99          79.0

よくある問題と解決方法

問題1：0.5が思った通りにならない

症状：round(2.5)が3ではなく2になる

原因：Pythonのround()は「銀行丸め」を使っている

解決方法：decimalモジュールや自作関数を使う

コード例

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# Pythonの標準
print(round(2.5))  # 2

# decimal を使用
num = Decimal('2.5')
result = num.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(result)  # 3

問題2：浮動小数点数の誤差

症状：round(2.675, 2)が2.68ではなく2.67になる

原因：コンピューターは小数を正確に表現できない場合がある

解決方法：decimalモジュールを使って文字列で数値を指定する

コード例

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# 浮動小数点数では誤差が生じる可能性
print(round(2.675, 2))  # 2.67 (期待値: 2.68)

# decimalを使用
num = Decimal('2.675')
result = num.quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(result)  # 2.68

問題3：負の数での切り上げ・切り捨て

症状：負の数でmath.ceil()やmath.floor()の動作が分からない

解決方法：数直線で考える

コード例

import math

# 正の数
print(math.floor(3.7))  # 3 (左に向かう)
print(math.ceil(3.2))   # 4 (右に向かう)

# 負の数
print(math.floor(-3.2))  # -4 (左に向かう、より小さく)
print(math.ceil(-3.7))   # -3 (右に向かう、より大きく)

まとめ：用途に応じて使い分けよう！

方法	特徴	使う場面	例
`round()`	基本的な丸め（銀行丸め）	一般的な計算	`round(2.5)` → 2
`math.floor()`	常に切り捨て	下限値が欲しいとき	`floor(3.9)` → 3
`math.ceil()`	常に切り上げ	上限値が欲しいとき	`ceil(3.1)` → 4
`decimal`	正確な商業計算	お金の計算	`ROUND_HALF_UP`で2.5→3
自作関数	カスタムルール	特別な要件があるとき	独自の四捨五入ルール
NumPy/pandas	大量データ処理	データ分析	配列やDataFrameの一括処理