Pandas 默认以科学计数法显示较大的浮点值。 通过设置display.float_format至"{:,.2f}".format,我们可以为千位添加分隔符。 代码语言:txt AI代码解释 pd.set_option("display.float_format", "{:,.2f}".format) df 我们甚至可以添加货币符号在数值前面,比如我们把display.float_format设置为"$ {:,.2f}".f...
import pandas as pd pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format df = pd.DataFrame.from_dict(dict(name=['a', 'b', 'c'], value=[1.1234,2.123332,3.232433])) print(df) df = df.style.apply(lambda x: ['background: lightgreen' if (x.name == 1) else '' for i in x]...
print("Given Dataframe :\n", dataframe) # Format with dollars, commas and round off # to two decimal places in pandas pd.options.display.float_format = '${:, .2f}'.format print('\nResult :\n', dataframe)
pandas中有一个选项display.float_formatoption可以用来格式化任何浮点列。这个仅适用于浮点列，对于其他数据类型，必须将它们转换为浮点数才可以。用逗号格式化大值数字 例如 1200000 这样的大数字看起来很不方便，所以我们用逗号进行分隔。pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format)设置数字精度 和上面...
我们可以通过设置 display.float_format 至"{:.2f}".format 使格式一致,如下图所示。 该选项只会影响浮点列,而不影响整数列。 pd.set_option("diaply.float_format", "{:.2f}".format) df 对这个设置重置的操作是 pd.reset_option("display.float_format") 禁用科学计数法 Pandas 默认以科学计数法显示...
pd.set_option('display.precision',2)# 浮点型精度 pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format)#逗号分隔数字 pd.set_option('display.float_format','{:,.2f}'.format)#设置浮点精度 pd.set_option('display.float_format','{:.2f}%'.format)#百分号格式化 pd.set_option('plotting.backe...
pandas to_excel、to_csv的float_format参数设置 1 df.to_excel(outpath,float_format='%.2f')
+ `float_format`:浮点数的格式字符串(默认为`None`)。+ `freeze_panes`:表示要冻结的最底行和最右列的两个整数的元组。这些参数都是基于一的,因此(1, 1)将冻结第一行和第一列(默认为`None`)。使用 [Xlsxwriter](https://xlsxwriter.readthedocs.io) 引擎提供了许多控制使用 `to_excel` 方法创建的 ...
df.to_excel(self,excel_writer, # 输出路径sheet_name='Sheet1', # 命名excel工作表名na_rep='', # 缺失值填充 ,可以设置为字符串float_format=None,columns=None, # 选择输出的的列存入。header=True, # 指定作为列名的行,默认0,即取第一行index=True, # 默认为True,显示index,当index=False 则不显...
我喜欢将pandas.apply()与python format()结合使用。import pandas as pds = pd.Series([1.357, 1.489, 2.333333])make_float = lambda x: "${:,.2f}".format(x)s.apply(make_float)而且,它可以轻松地用于多列...df = pd.concat([s, s * 2], axis=1)make_floats = lambda row: "${:,.2f}...