如何使用列的自訂字串格式化 Pandas DataFrame 的浮點數？

如何使用列格式字串顯示浮點數的 Pandas DataFrame？

簡介

Pandas 提供了一種顯示表格資料的便利方法。但是，有時您可能需要自訂顯示格式以增強可讀性或滿足特定的簡報要求。本文介紹了使用 print() 和 IPython display() 以所需格式格式化包含浮點數的列的方法，而不更改原始資料。

使用 pd.options.display.float_format

要將所需的格式統一套用於 DataFrame 中的所有浮點列，請使用 pd.options.display.float_format 選項。例如，要將數值顯示為帶有美元符號和兩位小數的貨幣格式字串，您可以使用以下程式碼：

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)

此程式碼將產生以下輸出：

        cost
foo  3.46
bar  4.57
baz  5.68
quux 6.79

選定列的自訂格式

如果您需要不同欄位的不同格式或想要保留特定的資料類型，您可以修改DataFrame 本身。以下程式碼將指定的列替換為其自訂格式的字串表示形式：

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)

產生的輸出將是一個DataFrame，其中「foo」列格式化為貨幣，「cost」列保留為數字資料型態：

         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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