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格式化/抑制 Python Pandas 聚合結果的科學記數法

Format / Suppress Scientific Notation from Python Pandas Aggregation Results(格式化/抑制 Python Pandas 聚合結果的科學記數法)
本文介紹了格式化/抑制 Python Pandas 聚合結果的科學記數法的處理方法,對大家解決問題具有一定的參考價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧!

問題描述

如何修改 pandas 中的 groupby 操作的輸出格式,該操作為非常大的數字生成科學記數法?

How can one modify the format for the output from a groupby operation in pandas that produces scientific notation for very large numbers?

我知道如何在 python 中進行字符串格式化,但是在這里應用它時我不知所措.

I know how to do string formatting in python but I'm at a loss when it comes to applying it here.

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

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

如果我轉換為字符串,這會抑制科學記數法,但現在我只是想知道如何格式化字符串和添加小數.

This suppresses the scientific notation if I convert to string but now I'm just wondering how to string format and add decimals.

sum_sales_dept.astype(str)

推薦答案

當然,我在評論中鏈接的答案不是很有幫助.您可以像這樣指定自己的字符串轉換器.

Granted, the answer I linked in the comments is not very helpful. You can specify your own string converter like so.

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

我不確定這是否是首選方法,但它確實有效.

I'm not sure if that's the preferred way to do this, but it works.

純粹出于審美目的將數字轉換為字符串似乎是個壞主意,但如果你有充分的理由,這是一種方法:

Converting numbers to strings purely for aesthetic purposes seems like a bad idea, but if you have a good reason, this is one way:

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

這篇關于格式化/抑制 Python Pandas 聚合結果的科學記數法的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網!

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