Wie wende ich eine benutzerdefinierte Formatierung auf bestimmte Spalten in Pandas-DataFrames mit Gleitkommawerten an?

Benutzerdefinierte Formatierung für Float-DataFrames mit Pandas

Anzeigen von Pandas-DataFrames mit Gleitkommawerten kann oft von einer benutzerdefinierten Formatierung profitieren. Betrachten Sie den folgenden DataFrame:

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

print(df)

Standardmäßig zeigt Pandas Gleitkommazahlen mit Präzision an, was zu Folgendem führt:

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890

Um diese Werte mit Währung zu formatieren, können wir die integrierte Anzeige verwenden Methode:

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
print(df)

Dies wird ausgegeben:

        cost
foo  3.46
bar  4.57
baz  5.68
quux 6.79

Selektive Formatierung

Wenn jedoch nur bestimmte Spalten eine benutzerdefinierte Formatierung erfordern, können wir dies tun Ändern Sie den DataFrame vorab:

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)

Diese Anpassung ermöglicht eine gezielte Formatierung innerhalb des DataFrame:

         cost       foo
foo   3.46  123.4567
bar   4.57  234.5678
baz   5.68  345.6789
quux  6.79  456.7890

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wende ich eine benutzerdefinierte Formatierung auf bestimmte Spalten in Pandas-DataFrames mit Gleitkommawerten an?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!