網站首頁 編程語言 正文
1.設置小數位數
1.1 數據框設置統一小數位數
以保留小數點后兩位小數為例:
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 數據框分別設置不同小數位數
以A1列保留小數點后一位、A2列保留小數點后兩位為例
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}))
1.3 通過Series設置DataFrame小數位數
通過Series對象設置df小數位數,A1一位,A2零位,A3二位小數
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(自定義函數)
通過自定義函數設置小數位數,返回類型為object,以設置為二位小數為例
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))
用于對DataFrame的 每一個數據操作使用**applymap()**方法用于對DataFrame中的數據進行按行或者按列 操作 apply() 方法用于對Series中的每一個數據 操作 使用**map()**方法
更詳細可以點擊訪問blog:python數據分析apply(),map(),applymap()用法歸納
2. 設置百分比
學習以下代碼:
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位小數 print(df) print("==================================================================") df['百分比'] = df['A1'].apply(lambda x: format(x, '.2%')) # 整列保留兩位小數 print(df) print("==================================================================") df['百分比'] = df['A1'].map(lambda x: '{:.0%}'.format(x)) # 整列保留0位小數,也可以使用map函數 print(df)
3. 設置千分位分隔符
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)
原文鏈接:https://skylarkprogramming.blog.csdn.net/article/details/123329042
相關推薦
- 2022-06-19 WPF實現流光動畫特效_實用技巧
- 2023-06-04 Pandas.DataFrame重置Series的索引index(reset_index)_pyth
- 2023-12-14 Excel中——日期列后添加星期
- 2022-05-25 kotlin將網絡上可以訪問的url圖片轉換成Base64字符串
- 2022-07-24 Android?Studio工程導入及坑的解決_Android
- 2023-07-05 settings delete global hidden_api_policy_pre_p_app
- 2023-02-26 Go實現簡單的數據庫表轉結構體詳解_Golang
- 2022-12-27 Python實現ATM簡單功能的示例詳解_python
- 最近更新
-
- window11 系統安裝 yarn
- 超詳細win安裝深度學習環境2025年最新版(
- Linux 中運行的top命令 怎么退出?
- MySQL 中decimal 的用法? 存儲小
- get 、set 、toString 方法的使
- @Resource和 @Autowired注解
- Java基礎操作-- 運算符,流程控制 Flo
- 1. Int 和Integer 的區別,Jav
- spring @retryable不生效的一種
- Spring Security之認證信息的處理
- Spring Security之認證過濾器
- Spring Security概述快速入門
- Spring Security之配置體系
- 【SpringBoot】SpringCache
- Spring Security之基于方法配置權
- redisson分布式鎖中waittime的設
- maven:解決release錯誤:Artif
- restTemplate使用總結
- Spring Security之安全異常處理
- MybatisPlus優雅實現加密?
- Spring ioc容器與Bean的生命周期。
- 【探索SpringCloud】服務發現-Nac
- Spring Security之基于HttpR
- Redis 底層數據結構-簡單動態字符串(SD
- arthas操作spring被代理目標對象命令
- Spring中的單例模式應用詳解
- 聊聊消息隊列,發送消息的4種方式
- bootspring第三方資源配置管理
- GIT同步修改后的遠程分支