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python DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，千分位分隔符）
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1.设置小数位数 1.1 数据框设置统一小数位数 以保留小数点后两位小数为例： 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)) ``` 1.2 数据框分别设置不同小数位数 以A1列保留小数点后一位、A2列保留小数点后两位为例 ```csharp 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}))
1.3 通过Series设置DataFrame小数位数 通过Series对象设置df小数位数，A1一位，A2零位，A3二位小数 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))
1.4 applymap(自定义函数) 通过自定义函数设置小数位数，返回类型为object，以设置为二位小数为例 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))
用于对DataFrame的 每一个数据操作使用**applymap()方法 用于对DataFrame中的数据进行按行或者按列 操作 apply() 方法 用于对Series中的每一个数据 操作 使用map()**方法 更详细可以点击访问blog：python数据分析apply(),map(),applymap()用法归纳 2. 设置百分比 学习以下代码： 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位小数 print(df) print("==================================================================") df['百分比'] = df['A1'].apply(lambda x: format(x, '.2%')) # 整列保留两位小数 print(df) print("==================================================================") df['百分比'] = df['A1'].map(lambda x: '{:.0%}'.format(x)) # 整列保留0位小数，也可以使用map函数 print(df)
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