删除数据框中的科学记数法浮动

Question

我从某个来源收到了不同的系列。其中一些系列的价值很大（十亿）。然后，我将所有系列合并到一个数据框中，每个系列都有单独的列。

现在，当我打印数据框时，该系列中的大数字以科学计数法显示。即使单独打印系列也会以科学计数法显示数字。

数据帧 df（多索引）输出为：

                 Values
Item    Sub                  
A       1        1.396567e+12
B       1        2.868929e+12

我试过这个：

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%,.2f' % x)

这不起作用：

• 它无处不在。我只需要在特定数据框中进行转换。
• 它尝试转换所有类型的浮点数，而不仅仅是科学中的浮点数。因此，即使浮点数是 89.142，它也会尝试转换格式，并且由于没有数字可以放置“，”，因此会显示错误。

然后我尝试了这些：

df.round(2)

这仅将数字浮点数从现有的 3 位小数转换为 2 位小数。没有对科学价值观做任何事情。

然后我尝试了：

df.astypes(floats)

不做任何可见的事情。输出保持不变。

我们还能如何将数据框中的科学记数法更改为正常的浮点数字。我不想使用转换后的值创建新列表。数据框本身应该以正常方式显示值。

你们能帮我找到解决方案吗？

谢谢你。

Answer 1

好的。我发现了一个名为 option_context for pandas 的东西，它允许使用 with 语句更改特定情况/操作的显示选项。

with pd.option_context('display.float_format','{:.2f}'.format):
    print(df)

因此，我们不必再次重置选项，并且文件中的所有其他数据的选项保持默认值。

遗憾的是，我找不到以不同浮点格式存储不同列的方法（例如，一列包含货币 - 逗号分隔和 2 位小数，而下一列以百分比形式 - 非逗号和 2 位小数。）

Answer 2

我建议将所有内容保留为

float

类型并调整显示设置。 例如，我生成了一个带有一些随机数的

df

。

df = pd.DataFrame({"Item": ["A", "B"], "Sub": [1,1],
                   "Value": [float(31132314122123.1), float(324231235232315.1)]})
#  Item  Sub         Value
#0    A    1  3.113231e+13
#1    B    1  3.242312e+14

如果我们

print(df)

，我们可以看到

Sub

值为

ints

，

Value

值为

floats

。

Item      object
Sub        int64
Value    float64
dtype: object

然后您可以调用

pd.options.display.float_format = '{:.1f}'.format

来隐藏

floats

的科学记数法，同时保留

float

格式。

#  Item  Sub             Value
#0    A    1  31132314122123.1
#1    B    1 324231235232315.1

Item      object
Sub        int64
Value    float64
dtype: object

如果您想要返回科学计数法，可以拨打

pd.reset_option('display.float_format')

Answer 3

尝试

df['column'] = df['column'].astype(str)

。如果不起作用，您应该在从数据创建 pandas 数据框之前将数字类型更改为字符串