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python DataFrame數(shù)據(jù)格式化(設(shè)置小數(shù)位數(shù),百分比,千分位分隔符)

 更新時(shí)間:2022年03月10日 09:06:35   作者:侯小啾  
本文主要介紹了python DataFrame數(shù)據(jù)格式化,例如設(shè)置小數(shù)位數(shù),百分比,千分位分隔符,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

1.設(shè)置小數(shù)位數(shù)

1.1 數(shù)據(jù)框設(shè)置統(tǒng)一小數(shù)位數(shù)

以保留小數(shù)點(diǎn)后兩位小數(shù)為例:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])
print(df)
print("==================================")
print(df.round(2))

在這里插入圖片描述

1.2 數(shù)據(jù)框分別設(shè)置不同小數(shù)位數(shù)

以A1列保留小數(shù)點(diǎn)后一位、A2列保留小數(shù)點(diǎn)后兩位為例

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])
print(df)
print("==================================")
print(df.round({'A1': 1, 'A2': 2}))

在這里插入圖片描述

1.3 通過(guò)Series設(shè)置DataFrame小數(shù)位數(shù)

通過(guò)Series對(duì)象設(shè)置df小數(shù)位數(shù),A1一位,A2零位,A3二位小數(shù)

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])
print(df)
print("==================================")
s1 = pd.Series([1, 0, 2], index=['A1', 'A2', 'A3'])
print(df.round(s1))

在這里插入圖片描述

1.4 applymap(自定義函數(shù))

通過(guò)自定義函數(shù)設(shè)置小數(shù)位數(shù),返回類型為object,以設(shè)置為二位小數(shù)為例

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])
print(df)
print("==================================")
print(df.applymap(lambda x: '%.2f'%x))

在這里插入圖片描述

用于對(duì)DataFrame的 每一個(gè)數(shù)據(jù)操作使用**applymap()**方法用于對(duì)DataFrame中的數(shù)據(jù)進(jìn)行按行或者按列 操作 apply() 方法用于對(duì)Series中的每一個(gè)數(shù)據(jù) 操作 使用**map()**方法
更詳細(xì)可以點(diǎn)擊訪問(wèn)blog:python數(shù)據(jù)分析apply(),map(),applymap()用法歸納

2. 設(shè)置百分比

學(xué)習(xí)以下代碼:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'])
print(df)
print("==================================================================")
df['百分比'] = df['A1'].apply(lambda x: format(x, '.0%'))       # 整列保留0位小數(shù)
print(df)
print("==================================================================")
df['百分比'] = df['A1'].apply(lambda x: format(x, '.2%'))       # 整列保留兩位小數(shù)
print(df)
print("==================================================================")
df['百分比'] = df['A1'].map(lambda x: '{:.0%}'.format(x))       # 整列保留0位小數(shù),也可以使用map函數(shù)
print(df)

在這里插入圖片描述

3. 設(shè)置千分位分隔符

import pandas as pd
data = [['aaaaaaa', '1月', 49768889], ['bbbbbbb', '2月', 11777775], ['ccccccc', '3月', 13799990]]
columns = ['name', 'month', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)
print("================================================")
df['num'] = df['num'].apply(lambda x: format(int(x), ','))
print(df)

在這里插入圖片描述

 到此這篇關(guān)于python DataFrame數(shù)據(jù)格式化(設(shè)置小數(shù)位數(shù),百分比,千分位分隔符)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python DataFrame數(shù)據(jù)格式化 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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