Wie formatiere ich Pandas GroupBy-Aggregationsergebnisse, um wissenschaftliche Notation zu vermeiden?

Formatieren von Pandas GroupBy-Aggregationsergebnissen zur Vermeidung wissenschaftlicher Notation

Groupby-Operationen in Pandas führen bei der Verarbeitung großer Zahlen häufig zu Ergebnissen in wissenschaftlicher Notation. Um das Anzeigeformat anzupassen und die wissenschaftliche Notation zu unterdrücken, kommen mehrere Ansätze in Betracht.

Option 1: Pandas-Anzeigeoptionen

Pandas bietet eine Möglichkeit, benutzerdefinierte Float-Formatierung festzulegen Optionen. Mithilfe der Funktion pd.set_option können Sie einen String-Konverter angeben, der die Anzeige von Float-Werten verarbeitet:

<code class="python">pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)</code>

Dieser Konverter wendet eine Genauigkeit von drei Dezimalstellen auf alle Float-Werte an, wodurch die wissenschaftliche Notation effektiv unterdrückt wird.

Option 2: Lambda-Funktion

Sie können auch eine Lambda-Funktion auf das Groupby-Ergebnis anwenden, um es in einen String umzuwandeln und die Formatierung manuell festzulegen:

<code class="python">df1.groupby('dept')['data1'].sum().apply(lambda x: '%.3f' % x)</code>

Dieser Ansatz ist flexibler, da Sie damit die genauen Formatierungsparameter steuern können.

Option 3: String-Konvertierung

Wie in der Frage erwähnt, Sie kann das Groupby-Ergebnis mithilfe von astype(str) in eine Zeichenfolge konvertieren, um die wissenschaftliche Notation zu eliminieren:

<code class="python">df1.groupby('dept')['data1'].sum().astype(str)</code>

Diese Methode stellt die Werte lediglich als Zeichenfolgen dar, bietet jedoch keine Formatierungsoptionen.

Hinweis: Das Ändern der Pandas-Anzeigeoptionen wirkt sich auf den gesamten DataFrame aus, nicht nur auf das spezifische Groupby-Ergebnis. Wenn Sie das Format nur für einen bestimmten Vorgang ändern müssen, wird empfohlen, die Lambda-Funktion oder String-Konvertierungsansätze zu verwenden.

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