Heim > Artikel > Backend-Entwicklung > Wie formatiere ich Pandas DataFrame of Floats mit einer benutzerdefinierten Zeichenfolge für Spalten?
Pandas bietet eine praktische Möglichkeit, tabellarische Daten anzuzeigen. Manchmal müssen Sie jedoch möglicherweise das Anzeigeformat anpassen, um die Lesbarkeit zu verbessern oder bestimmte Präsentationsanforderungen zu erfüllen. In diesem Artikel werden Methoden zum Formatieren von Spalten mit Gleitkommazahlen in einem gewünschten Format mithilfe von print() und IPython display() vorgestellt, ohne die Originaldaten zu ändern.
Um ein gewünschtes Format einheitlich auf alle Gleitkommaspalten in einem DataFrame anzuwenden, verwenden Sie die Option pd.options.display.float_format. Um beispielsweise numerische Werte als währungsformatierte Zeichenfolgen mit einem Dollarzeichen und zwei Dezimalstellen anzuzeigen, können Sie den folgenden Code verwenden:
import pandas as pd pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890], index=['foo','bar','baz','quux'], columns=['cost']) print(df)
Dieser Code erzeugt die folgende Ausgabe:
cost foo 3.46 bar 4.57 baz 5.68 quux 6.79
Wenn Sie unterschiedliche Formate für verschiedene Spalten benötigen oder bestimmte Datentypen beibehalten möchten, können Sie den DataFrame selbst ändern. Der folgende Code ersetzt die angegebene Spalte durch ihre Zeichenfolgendarstellung in einem benutzerdefinierten Format:
import pandas as pd df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890], index=['foo','bar','baz','quux'], columns=['cost']) df['foo'] = df['cost'] df['cost'] = df['cost'].map('${:,.2f}'.format) print(df)
Die resultierende Ausgabe ist ein DataFrame, wobei die Spalte „foo“ als Währung formatiert ist und die Spalte „cost“ als Währung verbleibt numerischer dtype:
cost foo foo 3.46 123.4567 bar 4.57 234.5678 baz 5.68 345.6789 quux 6.79 456.7890
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