Pandas如何根据数据类型设置格式？

pandas 如何按数据类型设置格式

在 pandas 中输出表格时，可能会遇到不同类型数据需要按特定格式显示的情况。以下方法介绍如何按照数据类型一次性对表格进行格式化处理。

按字符串、整数和浮点数类型设置格式

给定数据如下：

import pandas as pddata=[[“a”,10000,5000,0.5],[“b”,20000,30000,1.5],[“c”,30000,10000,0.3333333]]dt=pd.dataframe(data,columns=[“产品”,”任务”,”销售”,”完成率”])

要按照数据类型一次性设置格式，可以使用 applymap() 方法：

dt = dt.applymap(lambda x: format(x, ".2%") if pd.api.types.is_float(x) else ‘{:.1f}万’.format(x/10000) if pd.api.types.is_integer(x) else x)

此方法使用 lambda 函数根据不同数据类型设置格式：

浮点数格式化成小数点后两位百分数。整数格式化成万位数并四舍五入保留小数点后一位。字符串保持不变。

通过上述方法，表格将按数据类型格式化显示：

产品任务销售完成率0 A 10000.0 5000.0 50.00%1 B0000.0 30000.0 150.00%2 C 30000.0 10000.0 33.3%

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