Pandas DataFrame如何根据数据类型实现自定义格式化输出?

wufei123 2025-03-01 阅读:61 评论:0
pandas dataframe自定义格式化输出:根据数据类型调整显示 本文介绍如何使用Pandas高效地根据数据类型自定义DataFrame的输出格式。 我们将以一个包含字符串、整数和浮点数列的DataFrame为例,演示如何将整数列以...

pandas dataframe自定义格式化输出:根据数据类型调整显示

本文介绍如何使用Pandas高效地根据数据类型自定义DataFrame的输出格式。 我们将以一个包含字符串、整数和浮点数列的DataFrame为例,演示如何将整数列以“万”为单位显示(保留一位小数),浮点数列显示为百分比(保留两位小数),而字符串列保持不变。

Pandas DataFrame如何根据数据类型实现自定义格式化输出?

问题: 直接使用apply函数结合类型判断进行格式化效率较低且不够简洁。

解决方案: 使用applymap函数,它能更直接地对每个单元格应用自定义格式化规则。

以下代码展示了如何使用applymap实现目标格式化:

PHP
import pandas as pd

data = [["A", 10000, 5000, 0.5], ["B", 20000, 30000, 1.5], ["C", 30000, 10000, 0.3333333]]
df = pd.DataFrame(data, columns=["产品", "任务", "销售", "完成率"])

df = df.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)

print(df)

代码中,applymap函数对每个单元格应用一个lambda函数。该lambda函数根据Pandas的pd.api.types.is_float和pd.api.types.is_integer函数判断数据类型,并应用相应的格式化规则:

  • 浮点数:使用.2%格式化为百分比,保留两位小数。
  • 整数:除以10000后,保留一位小数,并添加“万”字后缀。
  • 字符串:保持原样。

这种方法比逐列设置格式更简洁高效,一次性完成整个DataFrame的格式化。

通过这个例子,您可以轻松地根据不同数据类型,自定义Pandas DataFrame的输出格式,从而提高数据可读性。

以上就是Pandas DataFrame如何根据数据类型实现自定义格式化输出?的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!

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