python DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，千分位分隔符）

Posted 2022-03-09 侯小啾

python DataFrame数据格式化

文章目录

• python DataFrame数据格式化
• • 1.设置小数位数
  • • 1.1 数据框设置统一小数位数
    • 1.2 数据框分别设置不同小数位数
    • 1.3 通过Series设置DataFrame小数位数
    • 1.4 applymap(自定义函数)
  • 2. 设置百分比
  • 3. 设置千分位分隔符

参考： python数据分析从入门到精通 明日科技编著 清华大学出版社

1.设置小数位数

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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))

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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

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))

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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))

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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

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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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3. 设置千分位分隔符

import pandas as pd
data = [['aaaaaaa', '1月', 49768889], ['bbbbbbb', '2月', 11777775], ['ccccccc', '3月', 13799990]]
columns = ['name', 'month', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)
print("================================================")
df['num'] = df['num'].apply(lambda x: format(int(x), ','))
print(df)