格式化/抑制 Pandas 聚合结果中的科学计数法

问题描述：

如何修改 pandas 中 groupby 操作输出的格式，从而为非常大的数字生成科学计数法？

我知道如何在 python 中进行字符串格式化，但如何在这里应用它却不知所措。

df1.groupby('dept')['data1'].sum()

dept
value1       1.192433e+08
value2       1.293066e+08
value3       1.077142e+08

如果我将其转换为字符串，这会抑制科学计数法，但现在我只是想知道如何格式化字符串并添加小数。

sum_sales_dept.astype(str)

解决方案 1：

当然，我在评论中链接的答案并不是很有帮助。您可以像这样指定自己的字符串转换器。

In [25]: pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

In [28]: Series(np.random.randn(3))*1000000000
Out[28]: 
0    -757322420.605
1   -1436160588.997
2   -1235116117.064
dtype: float64

我不确定这是否是实现此目的的首选方法，但它确实有效。

纯粹为了美观而将数字转换为字符串似乎是个坏主意，但如果您有充分的理由，这是一种方法：

In [6]: Series(np.random.randn(3)).apply(lambda x: '%.3f' % x)
Out[6]: 
0     0.026
1    -0.482
2    -0.694
dtype: object

解决方案 2：

这是另一种方法，类似于Dan Allan 的答案，但没有 lambda 函数：

>>> pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
>>> Series(np.random.randn(3))
0    0.41
1    0.99
2    0.10

或者

>>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

解决方案 3：

您可以使用 round 函数来抑制特定数据框的科学计数法：

df1.round(4)

或者您可以通过以下方式全局抑制：

pd.options.display.float_format = '{:.4f}'.format

解决方案 4：

如果要设置 jupyter notebook 单元中数据框输出的样式，可以针对每个数据框设置显示样式：

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(4)*1e7})
df.style.format("{:.1f}")

请参阅此处的文档。

解决方案 5：

全局设置固定的小数位数通常不是一个好主意，因为无论大小，对于您要显示的所有各种数据，这个小数位数都不太可能是合适的。相反，请尝试以下方法，它只会为大值和非常小的值提供科学计数法（并且会添加千位分隔符，除非您省略“，”）：

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%,g' % x)

或者，为了几乎完全抑制科学计数法而不损失精度，请尝试以下操作：

pd.set_option('display.float_format', str)

解决方案 6：

扩展这个有用的评论，这里有一个解决方案，设置格式选项仅显示结果而不永久更改选项：

with pd.option_context('display.float_format', lambda x: f'{x:,.3f}'):
    display(sum_sales_dept)

dept
value1  119,243,300.0
value2  129,306,600.0
value3  107,714,200.0

解决方案 7：

我有多个具有不同浮点数的数据框，因此感谢 Allans 的想法实现了动态长度。

pd.set_option('display.float_format', lambda x: f'%.{len(str(x%1))-2}f' % x)

缺点是，如果浮点数中最后一个为 0，它会被截断。所以结果不是 0.000070，而是 0.00007。

解决方案 8：

如果您想使用这些值，比如作为 csvfile csv.writer 的一部分，可以在创建列表之前格式化数字：

df['label'].apply(lambda x: '%.17f' % x).values.tolist()