열의 형식 문자열을 사용하여 수레의 팬더 DataFrame을 표시하는 방법은 무엇입니까?

열의 형식 문자열을 사용하여 수레의 팬더 DataFrame을 표시하는 방법은 무엇입니까?

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print()IPython과를 사용하여 주어진 형식으로 팬더 데이터 프레임을 표시하고 싶습니다 display(). 예를 들면 다음과 같습니다.

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print df

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890

어떻게 든 이것을 인쇄로 강제하고 싶습니다.

         cost
foo   $123.46
bar   $234.57
baz   $345.68
quux  $456.79

데이터 자체를 수정하거나 사본을 만들 필요없이 표시되는 방식을 변경하십시오.

어떻게해야합니까?

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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)

수확량

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

그러나 이것은 모든 부동 소수점을 달러 기호로 형식화 하려는 경우에만 작동합니다 .

그렇지 않으면 일부 부동 소수점에 대해서만 달러 형식을 원한다면 데이터 프레임을 사전 수정해야합니다 (수레를 문자열로 변환).

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)

수확량

         cost       foo
foo   $123.46  123.4567
bar   $234.57  234.5678
baz   $345.68  345.6789
quux  $456.79  456.7890

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데이터 프레임을 수정하지 않으려는 경우 해당 열에 사용자 정의 포맷터를 사용할 수 있습니다.

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.to_string(formatters={'cost':'${:,.2f}'.format})

수확량

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

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As of Pandas 0.17 there is now a styling system which essentially provides formatted views of a DataFrame using Python format strings:

import pandas as pd
import numpy as np

constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                   columns=['name','value'])
C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
C

which displays

This is a view object; the DataFrame itself does not change formatting, but updates in the DataFrame are reflected in the view:

constants.name = ['pie','eek']
C

However it appears to have some limitations:

• Adding new rows and/or columns in-place seems to cause inconsistency in the styled view (doesn't add row/column labels):

  constants.loc[2] = dict(name='bogus', value=123.456)
  constants['comment'] = ['fee','fie','fo']
  constants
  

which looks ok but:

C

• Formatting works only for values, not index entries:

  constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                 columns=['name','value'])
  constants.set_index('name',inplace=True)
  C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
  C
  

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Similar to unutbu above, you could also use applymap as follows:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])

df = df.applymap("${0:.2f}".format)

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I like using pandas.apply() with python format().

import pandas as pd
s = pd.Series([1.357, 1.489, 2.333333])

make_float = lambda x: "${:,.2f}".format(x)
s.apply(make_float)

Also, it can be easily used with multiple columns...

df = pd.concat([s, s * 2], axis=1)

make_floats = lambda row: "${:,.2f}, ${:,.3f}".format(row[0], row[1])
df.apply(make_floats, axis=1)

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summary:

    df = pd.DataFrame({'money': [100.456, 200.789], 'share': ['100,000', '200,000']})
    print(df)
    print(df.to_string(formatters={'money': '${:,.2f}'.format}))
    for col_name in ('share',):
        df[col_name] = df[col_name].map(lambda p: int(p.replace(',', '')))
    print(df)
    """
        money    share
    0  100.456  100,000
    1  200.789  200,000

        money    share
    0 $100.46  100,000
    1 $200.79  200,000

         money   share
    0  100.456  100000
    1  200.789  200000
    """

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/20937538/how-to-display-pandas-dataframe-of-floats-using-a-format-string-for-columns