如何使用格式字符串来显示浮点数列的pandas DataFrame？

Question

我想使用 print() 和 IPython display() 来展示一个给定格式的 pandas dataframe。例如：

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print df

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890

我希望以某种方式迫使它打印

         cost
foo   $123.46
bar   $234.57
baz   $345.68
quux  $456.79

如何做到这一点？无需修改数据本身或创建副本，只需更改其显示方式。

- Jason S

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“cost”是唯一的浮点列吗？还有其他不应该用“$”格式化的浮点列吗？ - unutbu

我只想针对成本列执行此操作（我的真实数据还有其他列）。 - Jason S

我意识到一旦$被附加，数据类型会自动变为对象。 - Nguai al

Answer 1

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print(df)

产生。

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

但这仅适用于您希望对每个浮点数使用美元符号格式的情况。

否则，如果您只想对某些浮点数进行美元格式化，则需要预先修改数据框（将这些浮点数转换为字符串）：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
df['foo'] = df['cost']
df['cost'] = df['cost'].map('${:,.2f}'.format)
print(df)

产出。

         cost       foo
foo   $123.46  123.4567
bar   $234.57  234.5678
baz   $345.68  345.6789
quux  $456.79  456.7890

- unutbu

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截至 pandas 0.22 版本，这个解决方案对我仍然有效。 - Taylor D. Edmiston

如此示例如 这里所示，您可以通过使用 with pd.option_context('display.float_format', '${:,.2f}'.format'): 仅为给定块修改选项。 - Andre Holzner

@AndreHolzner 的注释中，在闭合括号之前多了一个 '，除此之外，它的功能非常好！ - dTanMan

嘿 @unbunto。对你的解决方案赞一个。正是我在寻找的。当我使用openpyxl将df转储到Excel文件中时，我遇到了“数字存储为文本”的错误。你有任何想法如何避免这个问题吗？ - goidelg

如果你想使用f-strings，那么列表推导式可以很好地工作：df['cost'] = [f"${x:.2f}" for x in df['cost']]。 - Colin

Answer 2

如果您不想修改数据框，可以为该列使用自定义格式化程序。

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])


print df.to_string(formatters={'cost':'${:,.2f}'.format})

产量。

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

- Chris Moore

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格式化程序是否可以在多级列上工作？ - user2579685

据我所知，这个例子在没有第二行代码pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format的情况下也可以正常工作。 - pianoJames

Answer 3

从Pandas 0.17版本开始，现在有一个样式系统，它基本上使用Python格式字符串为DataFrame提供了格式化的视图：

import pandas as pd
import numpy as np

constants = pd.DataFrame(
    [('pi', np.pi), ('e', np.e)],
    columns=['name', 'value'])
C = constants.style.format({'name':'~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
C

显示

这是一个视图对象；DataFrame本身不会改变格式，但在DataFrame中的更新会反映在视图中。

constants.name = ['pie', 'eek']
C

然而，它似乎有一些限制：

• 在原地添加新行和/或列似乎会导致样式视图不一致（不会添加行/列标签）：

  constants.loc[2] = dict(name='bogus', value=123.456)
  constants['comment'] = ['fee', 'fie', 'fo']
  constants
  

  

  看起来还好，但是：

  C
  

  

• 格式化仅适用于值，而不适用于索引条目：

  constants = pd.DataFrame(
      [('pi', np.pi), ('e', np.e)],
      columns=['name', 'value']
      ).set_index('name')
  C = constants.style.format({'name':'~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
  C
  

  

- Jason S

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我可以在解释器中使用DataFrame.style吗？ - Jms

format_index 是在 Pandas 1.4.0 版本中新增的。 - wjandrea

截至Pandas 2.0.1版本，新的行/列标签已经正确添加，但值仍然保持未格式化状态。 - wjandrea

Answer 4

与上面的unutbu类似，您也可以使用applymap如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])

df = df.applymap("${0:.2f}".format)

- sedeh

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我喜欢在调用 df.to_csv() 之前使用这种方法，以确保我的 .csv 文件中的所有列具有相同的“数字宽度”。谢谢！ - jeschwar

Answer 5

如果您不想永久更改显示格式，并且可能稍后应用新的格式，我个人比较喜欢使用资源管理器（Python中的with语句）。在您的情况下，您可以这样做：

如果您不希望永久更改显示格式，并且可能稍后应用新的格式，我个人更喜欢使用资源管理器（Python中的with语句）。在您的情况下，您可以这样做：

with pd.option_context('display.float_format', '${:0.2f}'.format):
   print(df)

如果在您的代码中需要不同格式，只需在上面片段中仅更改格式即可。

- data.dude

Answer 6

我喜欢使用pandas.apply()结合python format()。

import pandas as pd
s = pd.Series([1.357, 1.489, 2.333333])

make_float = lambda x: "${:,.2f}".format(x)
s.apply(make_float)

此外，它可以轻松地与多列一起使用...

df = pd.concat([s, s * 2], axis=1)

make_floats = lambda row: "${:,.2f}, ${:,.3f}".format(row[0], row[1])
df.apply(make_floats, axis=1)

- Selah

Answer 7

不要干涉 pd.options 并全局地影响数据框的渲染，你可以使用 DataFrame.style.format，仅对一个数据框进行渲染样式。

df.style.format({
  'cost': lambda val: f'${val:,.2f}',
})

>>>
>>>            cost
>>> ---------------
>>> foo   $123.4567
>>> bar   $234.5678
>>> baz   $345.6789
>>> quux   $456.789

说明

df.style.format函数接受一个字典，其键将映射到您想要样式化的列名，而值是一个可调用对象，该对象接收指定列的每个值，并必须返回表示格式化值的字符串。这仅影响数据帧的渲染，不会更改底层数据。

- rodrigo-silveira

---

df.style 创建了一个 HTML 表格，但在打印到文本界面时不太美观。 - user511

Answer 8

现在，我偏向于使用上下文管理器来显示数据框：

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

该格式仅用于显示此数据帧

- neves

Answer 9

您还可以将区域设置为所在地，并将float_format设置为使用货币格式。这将自动在美国货币中设置$符号。

import locale

locale.setlocale(locale.LC_ALL, "en_US.UTF-8")

pd.set_option("float_format", locale.currency)

df = pd.DataFrame(
    [123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
    index=["foo", "bar", "baz", "quux"],
    columns=["cost"],
)
print(df)

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

- Vlad Bezden

Answer 10

summary:

    df = pd.DataFrame({'money': [100.456, 200.789], 'share': ['100,000', '200,000']})
    print(df)
    print(df.to_string(formatters={'money': '${:,.2f}'.format}))
    for col_name in ('share',):
        df[col_name] = df[col_name].map(lambda p: int(p.replace(',', '')))
    print(df)
    """
        money    share
    0  100.456  100,000
    1  200.789  200,000

        money    share
    0 $100.46  100,000
    1 $200.79  200,000

         money   share
    0  100.456  100000
    1  200.789  200000
    """

- Carson