如何将浮点数转换为Python极地中具有特定小数位数的字符串?

Question

我有一个极DataFrame与多个数字(float dtype)列。我想把其中的一些写入csv文件，其中有一定的小数位数。我想要的小数位数是特定于列的。

polars提供格式:

import polars as pl
df = pl.DataFrame({"a": [1/3, 1/4, 1/7]})
df.select(
[
pl.format("as string {}", pl.col("a")),
]
)
shape: (3, 1)
┌───────────────────────────────┐
│ literal                       │
│ ---                           │
│ str                           │
╞═══════════════════════════════╡
│ as string 0.3333333333333333  │
│ as string 0.25                │
│ as string 0.14285714285714285 │
└───────────────────────────────┘

但是，如果我试图设置一个指令来指定小数位数，它会失败:

df.select(
[
pl.format("{:.3f}", pl.col("a")),
]
)

ValueError:占位符的数量应该等于参数的数量

是否有"real"不使用apply的f字符串功能?

• pl.__version__: '0.16.16'
• related: Polars:在DataFrame内切换数据类型
• 设置所有输出列的小数点后十位，pl.DataFrame。write_csv提供float_precision关键字

Answer 1

使用round如何?

的例子:

df.select(
[
pl.format("as string {}", pl.col("a").round(3)),
]
)
shape: (3, 1)
┌─────────────────┐
│ literal         │
│ ---             │
│ str             │
╞═════════════════╡
│ as string 0.333 │
│ as string 0.25  │
│ as string 0.143 │
└─────────────────┘

Answer 2

如果所有颜色的小数数相同，则write_csv方法上的float_precision就足够了:

df = pl.DataFrame( {"colx": [1/3, 1/4, 1/7, 2]} )
print( df.write_csv( None,float_precision=3 ) )
# colx
# 0.333
# 0.250
# 0.143
# 2.000

否则，您可以使用这个(略显笨拙)实用函数来获得所需的逐列"float→string"舍入行为(包括后面的零-如果你不需要后面的零，那么坚持使用@Luca的"round";方法，因为它将更性能)，然后，然后导出到CSV:

def round_str( col:str, n:int ):
return ( 
pl.col( col ).round( n ).cast( str ) + pl.lit( "0"*n ) 
).str.replace( rf"^(d+.d{{{n}}}).*$","$1" ).alias( col )

的例子:

df = pl.DataFrame(
{
"colx": [1/3, 1/4, 1/7, 2.00],
"coly": [1/4, 1/5, 1/6, 1.00],
"colz": [3/4, 7/8, 9/5, 0.09],
}
).with_columns(
round_str( "colx",5 ),
round_str( "coly",3 ),
round_str( "colz",1 ),
)
# ┌─────────┬───────┬──────┐
# │ colx    ┆ coly  ┆ colz │
# │ ---     ┆ ---   ┆ ---  │
# │ str     ┆ str   ┆ str  │
# ╞═════════╪═══════╪══════╡
# │ 0.33333 ┆ 0.250 ┆ 0.8  │
# │ 0.25000 ┆ 0.200 ┆ 0.9  │
# │ 0.14286 ┆ 0.167 ┆ 1.8  │
# │ 2.00000 ┆ 1.000 ┆ 0.1  │
# └─────────┴───────┴──────┘
print( df.write_csv(None) )
# colx,coly,colz
# 0.33333,0.250,0.8
# 0.25000,0.200,0.9
# 0.14286,0.167,1.8
# 2.00000,1.000,0.1

(理想情况下，write_csv上的float_precision参数允许使用字典;TODO列表的东西;)