Định dạng / Loại bỏ ký hiệu khoa học từ kết quả tổng hợp Python Pandas

Làm thế nào người ta có thể sửa đổi định dạng cho đầu ra từ một hoạt động nhóm trong gấu trúc tạo ra ký hiệu khoa học cho số lượng rất lớn?

Tôi biết cách thực hiện định dạng chuỗi trong python nhưng tôi không biết gì khi áp dụng nó ở đây.

df1.groupby('dept')['data1'].sum()

dept
value1       1.192433e+08
value2       1.293066e+08
value3       1.077142e+08

Điều này loại bỏ ký hiệu khoa học nếu tôi chuyển đổi thành chuỗi nhưng bây giờ tôi chỉ tự hỏi làm thế nào để định dạng chuỗi và thêm số thập phân.

sum_sales_dept.astype(str)

Cấp, câu trả lời tôi liên kết trong các ý kiến ​​không phải là rất hữu ích. Bạn có thể chỉ định trình chuyển đổi chuỗi của riêng bạn như vậy.

In [25]: pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

In [28]: Series(np.random.randn(3))*1000000000
Out[28]: 
0    -757322420.605
1   -1436160588.997
2   -1235116117.064
dtype: float64

Tôi không chắc đó có phải là cách ưa thích để làm việc này không, nhưng nó hoạt động.

Chuyển đổi số thành chuỗi hoàn toàn cho mục đích thẩm mỹ có vẻ là một ý tưởng tồi, nhưng nếu bạn có lý do chính đáng, đây là một cách:

In [6]: Series(np.random.randn(3)).apply(lambda x: '%.3f' % x)
Out[6]: 
0     0.026
1    -0.482
2    -0.694
dtype: object

Đây là một cách khác để làm điều đó, tương tự như câu trả lời của Dan Allan nhưng không có chức năng lambda:

>>> pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
>>> Series(np.random.randn(3))
0    0.41
1    0.99
2    0.10

hoặc là

>>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

Bạn có thể sử dụng hàm tròn chỉ để loại bỏ ký hiệu khoa học cho khung dữ liệu cụ thể:

df1.round(4)

hoặc bạn có thể ngăn chặn trên toàn cầu bằng cách:

pd.options.display.float_format = '{:.4f}'.format

Nếu bạn muốn định kiểu đầu ra của khung dữ liệu trong ô sổ ghi chép jupyter, bạn có thể đặt kiểu hiển thị trên cơ sở mỗi khung dữ liệu:

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(4)*1e7})
df.style.format("{:.1f}")

Xem tài liệu ở đây .

Nếu bạn muốn sử dụng các giá trị, giả sử là một phần của csvfile csv.writer, các số có thể được định dạng trước khi tạo danh sách:

df['label'].apply(lambda x: '%.17f' % x).values.tolist()