格式化 Pandas GroupBy 聚合结果以避免科学记数法
在处理大数时，Pandas 中的 Groupby 操作通常会产生科学记数法的结果。要自定义显示格式并抑制科学计数法，可以考虑多种方法。
选项 1：Pandas 显示选项
Pandas 提供了一种设置自定义浮动格式的方法选项。通过使用 pd.set_option 函数，您可以指定一个字符串转换器来处理浮点值的显示：
<code class="python">pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)</code>此转换器对所有浮点值应用三位小数精度，从而有效地抑制科学记数法。
选项 2：Lambda 函数
您还可以对 groupby 结果应用 lambda 函数，将其转换为字符串并手动指定格式：
<code class="python">df1.groupby('dept')['data1'].sum().apply(lambda x: '%.3f' % x)</code>这种方法更加灵活，因为它允许您控制确切的格式参数。
选项 3：字符串转换
正如问题中提到的，您可以使用 astype(str) 将 groupby 结果转换为字符串，以消除科学记数法：
<code class="python">df1.groupby('dept')['data1'].sum().astype(str)</code>此方法只是将值表示为字符串，但不提供任何格式选项。
注意：修改 Pandas 显示选项将影响整个 DataFrame，而不仅仅是特定的 groupby 结果。如果您只需要修改特定操作的格式，建议使用lambda函数或字符串转换方式。
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