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Comment formater les résultats d'agrégation Pandas GroupBy pour éviter la notation scientifique ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-11-02 00:51:31480parcourir

How to Format Pandas GroupBy Aggregation Results to Avoid Scientific Notation?

Formatage des résultats d'agrégation GroupBy de Pandas pour éviter la notation scientifique

Les opérations Groupby dans Pandas produisent souvent des résultats en notation scientifique lorsqu'il s'agit de grands nombres. Pour personnaliser le format d'affichage et supprimer la notation scientifique, il existe plusieurs approches à considérer.

Option 1 : Options d'affichage de Pandas

Pandas fournit un moyen de définir un formatage flottant personnalisé. possibilités. En utilisant la fonction pd.set_option, vous pouvez spécifier un convertisseur de chaîne pour gérer l'affichage des valeurs flottantes :

<code class="python">pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)</code>

Ce convertisseur applique trois décimales de précision à toutes les valeurs flottantes, ce qui supprime efficacement la notation scientifique.

Option 2 : Fonction Lambda

Vous pouvez également appliquer une fonction lambda au résultat groupby pour le convertir en chaîne et spécifier manuellement le formatage :

<code class="python">df1.groupby('dept')['data1'].sum().apply(lambda x: '%.3f' % x)</code>

Cette approche est plus flexible car elle vous permet de contrôler les paramètres de formatage exacts.

Option 3 : Conversion de chaîne

Comme mentionné dans la question, vous peut convertir le résultat groupby en chaîne en utilisant astype(str) pour éliminer la notation scientifique :

<code class="python">df1.groupby('dept')['data1'].sum().astype(str)</code>

Cette méthode représente simplement les valeurs sous forme de chaînes, mais elle ne fournit aucune option de formatage.

Remarque : La modification des options d'affichage de Pandas affectera l'ensemble du DataFrame, pas seulement le résultat groupby spécifique. Si vous devez uniquement modifier le format pour une opération spécifique, il est recommandé d'utiliser la fonction lambda ou les approches de conversion de chaîne.

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