为每列指定不同的float_format(科学记数法与十进制精度)

Question

我有多个列，有些是我想要的科学记数法，另一些是特定级别的小数精度：

Frequency    n
0     0.0023  2.3
1     0.0420  4.5
2     0.5460  6.7
3     0.1230  8.9

频率可以有小数量级，所以我最终得到十亿个零。"n"列应具有一组小数位数。

我尝试在"频率"栏上做以下操作：

fntables['Frequency'].options.display.float_format = '{:.2e}'.format

这返回预期的错误""系列"对象没有属性"选项"因为选项在pandas级别的实例上。

Answer 1

• 熊猫：可用选项

样本数据

import pandas as pd
import numpy as np
# sample data
np.random.seed(10)
df = pd.DataFrame(np.random.random(5)**10, columns=['A'])
# display(df)
A
0  7.453316e-02
1  1.481116e-17
2  1.043476e-02
3  5.542183e-02
4  9.477913e-04

setprecision：全局设置

• 浮点输出精度(小数后位数(，用于常规格式和科学记数法。类似于numpy的精确打印选项
• pd.reset_option('precision')重置设置

pd.set_option('precision', 3)
# display(df)
A
0  7.453e-02
1  1.481e-17
2  1.043e-02
3  5.542e-02
4  9.478e-04
print(df.iloc[0, 0])
[out]:
0.07453316227023182

setfloat_format：全局设置

• 可调用函数应该接受一个浮点数，并返回一个具有所需数字格式的字符串。这在某些地方使用，如SeriesFormatter。有关示例，请参阅core.format.EngFormatter
• pd.reset_option('float_format')重置设置

pd.options.display.float_format = '{:.3e}'.format
# display(df)
A
0 7.453e-02
1 1.481e-17
2 1.043e-02
3 5.542e-02
4 9.478e-04
print(df.iloc[0, 0])
[out]:
0.07453316227023182

apply或map:str格式

df['format'] = df.A.apply(lambda x: f'{x:0.3e}')
df['format'] = df.A.apply('{:,.3e}'.format)
df['format'] = df.A.map('{:,.3e}'.format)
# display(df)
A     format
0  7.453316e-02  7.453e-02
1  1.481116e-17  1.481e-17
2  1.043476e-02  1.043e-02
3  5.542183e-02  5.542e-02
4  9.477913e-04  9.478e-04

np.format_float_scientific:str格式

df['numpy_format'] = df.A.map(lambda x: np.format_float_scientific(x, precision = 3))
# display(df)
A numpy_format
0  7.453316e-02    7.453e-02
1  1.481116e-17    1.481e-17
2  1.043476e-02    1.043e-02
3  5.542183e-02    5.542e-02
4  9.477913e-04    9.478e-04

Answer 2

最终使用np.format_float_science方法进行列表理解

fntables['A_sci'] = [np.format_float_scientific(x, precision = 3) for x in fntables['A']]