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Pandas格式化DataFrame的浮點數(shù)列的實現(xiàn)

 更新時間:2024年05月30日 10:34:06   作者:python收藏家  
本文主要介紹了Pandas格式化DataFrame的浮點數(shù)列的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

在呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的同時,以所需的格式顯示數(shù)據(jù)也是一個重要而關鍵的部分。有時,值太大了,我們只想顯示其中所需的部分,或者我們可以說以某種所需的格式。

讓我們看看在Pandas中格式化DataFrame的數(shù)值列的不同方法。

例1:將列值四舍五入到兩位小數(shù)

# import pandas lib as pd 
import pandas as pd 

# create the data dictionary 
data = {'Month' : ['January', 'February', 'March', 'April'], 
	'Expense': [ 21525220.653, 31125840.875, 23135428.768, 56245263.942]} 

# create the dataframe 
dataframe = pd.DataFrame(data, columns = ['Month', 'Expense']) 

print("Given Dataframe :\n", dataframe) 

# round to two decimal places in python pandas 
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

print('\nResult :\n', dataframe) 

在這里插入圖片描述

例2:用逗號格式化整數(shù)列,并四舍五入到兩位小數(shù)

# import pandas lib as pd 
import pandas as pd 

# create the data dictionary 
data = {'Month' : ['January', 'February', 'March', 'April'], 
		'Expense':[ 21525220.653, 31125840.875, 23135428.768, 56245263.942]} 

# create the dataframe 
dataframe = pd.DataFrame(data, columns = ['Month', 'Expense']) 

print("Given Dataframe :\n", dataframe) 

# Format with commas and round off to two decimal places in pandas 
pd.options.display.float_format = '{:, .2f}'.format

print('\nResult :\n', dataframe) 

在這里插入圖片描述

例3:格式劃列與逗號和$符號,并四舍五入到兩位小數(shù)

# import pandas lib as pd 
import pandas as pd 

# create the data dictionary 
data = {'Month' : ['January', 'February', 'March', 'April'], 
		'Expense':[ 21525220.653, 31125840.875, 23135428.768, 56245263.942]} 

# create the dataframe 
dataframe = pd.DataFrame(data, columns = ['Month', 'Expense']) 

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) 

在這里插入圖片描述

到此這篇關于Pandas格式化DataFrame的浮點數(shù)列的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Pandas DataFrame浮點數(shù)列內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家! 

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