Python decimalの丸めモード8種類｜ROUND_HALF_UPで四捨五入・ROUND_DOWNとROUND_FLOORの違い

Pythonの decimal で四捨五入するには、Decimal("2.5").quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_HALF_UP) のように丸めモード ROUND_HALF_UP を指定します。指定しないと既定の ROUND_HALF_EVEN（偶数丸め）になり、2.5は3ではなく2になります。

この記事では、decimal の丸めモード8種類すべての違いを1つの表で確かめ、「切り捨て」の ROUND_DOWN と ROUND_FLOOR の違い、わかりにくい ROUND_05UP、丸めモードを指定する3つの場所（quantize()・コンテキスト・round()）を説明します。round() を含めた四捨五入の方法全体はPythonで四捨五入する方法｜round()が偶数丸めになる理由とDecimalの使い分けにまとめています。

コードはPython 3.14.8で実行しました。各モードの定義はdecimal モジュールの公式ドキュメントで確認しています（2026年10月18日確認）。

丸めモード8種類の一覧と実行結果

6つの値を、すべてのモードで整数に丸めました。

from decimal import (Decimal, ROUND_HALF_UP, ROUND_HALF_EVEN, ROUND_HALF_DOWN,
                     ROUND_UP, ROUND_DOWN, ROUND_CEILING, ROUND_FLOOR, ROUND_05UP)
modes = [ROUND_HALF_UP, ROUND_HALF_EVEN, ROUND_HALF_DOWN, ROUND_UP,
         ROUND_DOWN, ROUND_CEILING, ROUND_FLOOR, ROUND_05UP]
values = ["2.5", "3.5", "2.4", "2.6", "-2.5", "-2.6"]
print("モード".ljust(16), *[v.rjust(5) for v in values])
for m in modes:
    row = [str(Decimal(v).quantize(Decimal("1"), rounding=m)).rjust(5) for v in values]
    print(m.ljust(16), *row)

モード                2.5   3.5   2.4   2.6  -2.5  -2.6
ROUND_HALF_UP        3     4     2     3    -3    -3
ROUND_HALF_EVEN      2     4     2     3    -2    -3
ROUND_HALF_DOWN      2     3     2     3    -2    -3
ROUND_UP             3     4     3     3    -3    -3
ROUND_DOWN           2     3     2     2    -2    -2
ROUND_CEILING        3     4     3     3    -2    -2
ROUND_FLOOR          2     3     2     2    -3    -3
ROUND_05UP           2     3     2     2    -2    -2

この結果と公式ドキュメントの定義を、日本語でまとめると次のようになります。

モード	公式の定義（要約）	日本語でいうと
ROUND_HALF_UP	最も近い値へ。ちょうど半分なら0から遠い方へ	四捨五入
ROUND_HALF_EVEN	最も近い値へ。ちょうど半分なら偶数の方へ	偶数丸め（銀行丸め）。decimalの既定
ROUND_HALF_DOWN	最も近い値へ。ちょうど半分なら0の方へ	五捨六入
ROUND_UP	0から遠い方へ	切り上げ（絶対値を大きく）
ROUND_DOWN	0の方へ	切り捨て（絶対値を小さく）
ROUND_CEILING	正の無限大の方へ	数直線で上へ（math.ceil と同じ向き）
ROUND_FLOOR	負の無限大の方へ	数直線で下へ（math.floor と同じ向き）
ROUND_05UP	0の方へ丸めた結果の最後の桁が0か5なら0から遠い方へ、それ以外は0の方へ	特殊な用途向け（後述）

「HALF」が付く3つは、ちょうど半分（2.5や-2.5）のときだけ動きが分かれます。2.4や2.6のように半分でない値では、3つとも同じ結果です。

ROUND_HALF_UP で四捨五入する（小数第n位まで）

quantize() に渡す Decimal の桁で、どこまで残すかを決めます。

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
x = Decimal("1234.5678")
print(x.quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(x.quantize(Decimal("0.1"), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(x.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(x.quantize(Decimal("1E+2"), rounding=ROUND_HALF_UP))

1235
1234.6
1234.57
1.2E+3

Decimal("1") で整数、Decimal("0.01") で小数第2位までになります。最後の行のように、百の位で丸めると 1.2E+3（1200）という指数表記になる点に注意してください。quantize() の使い方そのものはDecimalのquantize()の解説で詳しく説明しています。

Decimal は文字列から作る

丸めモードを正しく選んでも、Decimal をfloatから作ると結果がずれます。

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
print(Decimal(2.675))
print(Decimal(2.675).quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(Decimal("2.675").quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(Decimal(str(2.675)).quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP))

2.67499999999999982236431605997495353221893310546875
2.67
2.68
2.68

floatの2.675は内部では2.67499…なので、ROUND_HALF_UP でも2.67になります。Decimal("2.675") のように文字列から作るか、すでにfloatになっている値は str() を通してから渡します。理由はDecimal()を文字列から作るべき理由で説明しています。

ROUND_DOWN と ROUND_FLOOR の違い（マイナスで差が出る）

正の数ではどちらも「切り捨て」に見えますが、負の数では結果が変わります。返金額のようなマイナスの金額で試しました。

from decimal import Decimal, ROUND_DOWN, ROUND_FLOOR
refund = Decimal("-123.45")
print(refund.quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_DOWN))
print(refund.quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_FLOOR))

-123
-124

考え方	小さくする側	大きくする側
0からの距離で考える	ROUND_DOWN（0へ近づける）	ROUND_UP（0から遠ざける）
数直線の向きで考える	ROUND_FLOOR（下へ）	ROUND_CEILING（上へ）

仕様書で「切り捨て」と書かれていたら、マイナスのときに0へ寄せるのか（ROUND_DOWN）、小さい方へ寄せるのか（ROUND_FLOOR）を確認しておくと、あとで金額が1円ずれる事故を防げます。

ROUND_05UP はどんな丸め方か

ROUND_05UP は、いったん0の方へ切り捨て、その結果の最後の桁が0か5のときだけ0から遠い方へずらします。

from decimal import Decimal, ROUND_05UP
for v in ["0.3", "4.3", "5.3", "10.3", "-5.3"]:
    print(v, "->", Decimal(v).quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_05UP))

0.3 -> 1
4.3 -> 4
5.3 -> 6
10.3 -> 11
-5.3 -> -6

4.3は切り捨てると4（最後の桁が4）なのでそのまま4、5.3は切り捨てると5（最後の桁が5）なので6になります。金額の端数処理のような普段の計算で使う場面はまずありません。業務の計算で迷ったら、ほかの7つから選んでください。

丸めモードを指定する3つの場所

1. quantize() の rounding 引数（おすすめ）

これまでの例のように、quantize() の呼び出しごとに rounding= を渡す方法です。その行だけを読めばどう丸めるかがわかるので、最も間違いが起きにくい書き方です。rounding を省略すると、次のコンテキストの設定が使われます。

2. コンテキスト（getcontext / localcontext）

getcontext().rounding を変えると、そのスレッドで以後の既定の丸め方が変わります。範囲を限りたいときは localcontext() を with 文で使います。Python 3.11以降は、キーワード引数で localcontext(rounding=...) と書けます。

from decimal import Decimal, localcontext, ROUND_HALF_UP, getcontext
with localcontext(rounding=ROUND_HALF_UP):
    print(Decimal("2.5").quantize(Decimal("1")))
print(Decimal("2.5").quantize(Decimal("1")))
print(getcontext().rounding)

3
2
ROUND_HALF_EVEN

with を抜けると、既定の ROUND_HALF_EVEN に戻っています。

コンテキストの丸めモードは、quantize() だけでなく割り算などの計算結果を有効桁数（prec）に収めるときにも使われます。

from decimal import Decimal, getcontext, ROUND_DOWN
getcontext().prec = 5
print(Decimal("1") / Decimal("3"))
print(Decimal("2") / Decimal("3"))
getcontext().rounding = ROUND_DOWN
print(Decimal("2") / Decimal("3"))

0.33333
0.66667
0.66666

このように、getcontext().rounding をプログラムの途中で変えると、無関係な計算の結果まで変わります。有効桁数の設定についてはgetcontext()の解説をご覧ください。

3. round() 関数（引数の数で動きが違う）

Decimal にも組み込みの round() が使えますが、桁数を渡すかどうかで丸めモードの扱いが変わります。コンテキストを ROUND_HALF_UP にして試しました。

from decimal import Decimal, getcontext, ROUND_HALF_UP
getcontext().rounding = ROUND_HALF_UP
print(round(Decimal("2.5")), round(Decimal("3.5")))
print(round(Decimal("2.665"), 2))
print(Decimal("2.5").quantize(Decimal("1")))
print(Decimal("2.5").to_integral_value())

2 4
2.67
3
3

1行目は ROUND_HALF_UP にしたのに2と4（偶数丸め）のままです。公式ドキュメントにも、round(number) のように桁数を渡さないときはコンテキストの丸めモードを無視して偶数丸めで整数を返し、round(number, ndigits) のときはコンテキストの丸めモードに従う、と書かれています。整数に丸めたいときは、round() ではなく quantize(Decimal("1"), rounding=...) を使うのが確実です。

やりたいこと別の書き方

やりたいこと	書き方（q = Decimal("0.01") で小数第2位まで）
四捨五入	x.quantize(q, rounding=ROUND_HALF_UP)
切り捨て（0へ寄せる）	x.quantize(q, rounding=ROUND_DOWN)
切り上げ（0から離す）	x.quantize(q, rounding=ROUND_UP)
常に小さい方へ	x.quantize(q, rounding=ROUND_FLOOR)
常に大きい方へ	x.quantize(q, rounding=ROUND_CEILING)
偶数丸め（既定）	x.quantize(q) または rounding=ROUND_HALF_EVEN
一時的に既定を変える	with localcontext(rounding=ROUND_HALF_UP):

よくある質問

Q. Decimal の既定の丸めモードは何ですか？

ROUND_HALF_EVEN（偶数丸め）です。getcontext().rounding で確認でき、ちょうど半分のときは偶数の方へ丸めるため、Decimal(“2.5”) を整数に丸めると2になります。

Q. ROUND_DOWN と ROUND_FLOOR の違いは何ですか？

ROUND_DOWN は0の方へ、ROUND_FLOOR は負の無限大の方へ丸めます。正の数では同じ結果ですが、-123.45 を整数にすると ROUND_DOWN は -123、ROUND_FLOOR は -124 になります。

Q. getcontext().rounding を ROUND_HALF_UP にしたのに round(Decimal(“2.5”)) が2になります。

桁数を渡さない round() は、コンテキストの丸めモードを無視して偶数丸めで整数を返す仕様です。整数に丸めるときは quantize(Decimal(“1”), rounding=ROUND_HALF_UP) を使います。

Q. ROUND_HALF_UP にしたのに 2.675 が 2.67 になります。

Decimal を float から作っているためです。float の 2.675 は内部では 2.67499… なので、Decimal(“2.675”) のように文字列から作ってください。

まとめ

decimal の丸めモードは8種類あり、既定は四捨五入ではなく ROUND_HALF_EVEN です。四捨五入なら ROUND_HALF_UP、マイナスを含む切り捨てなら ROUND_DOWN と ROUND_FLOOR のどちらが要件に合うかを確認し、丸めモードは quantize() の rounding= で毎回明示するのが安全です。

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