Formatierung/Unterdrückung der wissenschaftlichen Notation von Python-Pandas-Aggregationsergebnissen

Question

Wie kann man das Format für die Ausgabe von einer Gruppe ändern, indem man in Pandas wissenschaftliche Notation für sehr große Zahlen erzeugt. Ich weiß, wie man String-Formatierung in Python macht, aber ich bin ratlos, wenn es darum geht, es hier anzuwenden.

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

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

Dies unterdrückt die wissenschaftliche Notation, wenn ich in String konvertieren, aber jetzt bin ich nur fragen, wie Format-String und Dezimalzahlen hinzuzufügen.

sum_sales_dept.astype(str) 

Answer 1

Zugegeben, die Antwort, die ich in den Kommentaren verlinkte, ist nicht sehr hilfreich. Sie können Ihren eigenen String-Konverter wie folgt angeben.

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 

Ich bin mir nicht sicher, ob das der bevorzugte Weg ist, dies zu tun, aber es funktioniert.

Konvertieren von Zahlen in Strings rein aus ästhetischen Gründen scheint wie eine schlechte Idee, aber wenn Sie einen guten Grund haben, ist dies eine Möglichkeit:

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 

Answer 2

Hier ist eine andere Art und Weise tun, fast ähnlich wie die Weg oben:

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format 
Series(np.random.randn(3)) 

Answer 3

Wenn Sie die Werte verwenden möchten, sagen als Teil csvfile csv.writer können die Zahlen vor dem Erstellen einer Liste formatiert werden:

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

Answer 4

können Sie rund Funktion nur wissenschaftliche Schreibweise für bestimmten Datenrahmen zu unterdrücken:

df1.round(4) 

oder Sie können global unterdrücken:

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