但正如您所注意到的，关键字参数decimal=和float_format=仅适用于data列，而不适用于索引。我所做的是用reset_index将索引放入 Dataframe ，然后告诉to_csv(index=False不要将索引保存到文件中（因为它现在在数据中）。另外，自己打开文件流（with open('foo.csv', 'w') as f:）最好留给
但正如您所注意到的，关键字参数decimal=和float_format=仅适用于data列，而不适用于索引。
并不是float64或者int64格式#Percent以及Jan Units 也是objects而不是数字格式#Month,Day以及Year应该转化为datetime64[ns]格式#Active 列应该是布尔值#如果不做数据清洗,很难进行下一步的数据分析,为了进行数据格式的转化,pandas里面有三种比较常用的方法#1. astype()强制转化数据类型#2. 通过创建自定义的函数进行数据...
In [21]: from decimal import Decimal In [22]: decimal_type = pd.ArrowDtype(pa.decimal128(3, scale=2)) In [23]: data = [[Decimal("3.19"), None], [None, Decimal("-1.23")]] In [24]: df = pd.DataFrame(data, dtype=decimal_type) In [25]: df Out[25]: 0 1 0 3.19 <NA...
...decimal:设置小数点的字符,默认为英文句点"."。 converters:一个字典,用于指定不同列的数据类型转换函数。...:在数据中代表缺失值的字符串,默认为空字符串 float_format:浮点数格式,指定数据中浮点数的输出格式,默认为None(即按照默认格式输出) columns:指定保存的列,默认为None,表示保存所有列...示例1 ...
_astype_nansafe(values.ravel(), dtype, copy=True)505values=values.reshape(self.shape)506C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\types\cast.pyin_astype_nansafe(arr, dtype,copy)535536ifcopy:--> 537 return arr.astype(dtype)538returnarr.view(dtype)539ValueError: couldnotconvertstringtofloat:'$15...
(val): """ Convert the percentage string to an actual floating point percent - Remove % - Divide by 100 to make decimal """ new_val = val.replace('%', '') return float(new_val) / 100 df_2 = pd.read_csv("sales_data_types.csv",dtype={"Customer_Number":"int"},converters={ ...
# round to two decimal places in python pandas pd.options.display.float_format= '{:.2f}'.format print('\nResult :\n', dataframe) 例2:用逗号格式化整数列,并四舍五入到两位小数 # import pandas lib as pd import pandas as pd # create the data dictionary ...
formatter 显示格式subset用于指定操作的列或行na_rep用于指定缺失值的格式precision用于指定浮点位数decimal用于用作浮点数、复数和整数的十进制分隔符的字符,默认是.thousands用作浮点数、复数和整数的千位分隔符的字符escape用于特殊格式输出(如html、latex等,这里不做展开,可参考官网)比如,我们给数据加上单位枚,缺失值...
In [21]: from decimal import Decimal In [22]: decimal_type = pd.ArrowDtype(pa.decimal128(3, scale=2)) In [23]: data = [[Decimal("3.19"), None], [None, Decimal("-1.23")]] In [24]: df = pd.DataFrame(data, dtype=decimal_type) In [25]: df Out[25]: 0 1 0 3.19 <NA...