如何用逗号和点格式化数字浮点数答案

【问题标题】：How to format numbers floats with comma and dot如何用逗号和点格式化数字浮点数
【发布时间】：2020-06-03 03:18:01
【问题描述】：

我有以下需要格式化的数据：

  Ativo        high       close
 HTMX11       169.8       169.8
 KNHY11       116.0       116.0
 FAED11       272.3       272.3
 FLRP11     1579.92     1579.92
 FVPQ11       215.5       215.5

需要将 1579.92 转换为 1.579,92

没问题，因为我可以做到：

import pandas as pd
import locale
locale.setlocale (locale.LC_ALL, 'pt_br.utf-8')
pd.set_option ('display.float_format', lambda x: locale.format ('%. 2f', x, grouping = True))

但是当我需要将列转换为字符串并添加一些字母时，数字仅使用逗号保留：

我需要完整的格式化。

df['close'] = '$' + df['close'].astype()
df['close']

结果：

Fechamento
  R$ 169,8
  R$ 116,0
  R$ 272,3
R$ 1579,92
  R$ 215,5

想要的输出：

R$ 1.579,92

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ How to print number with commas as thousands separators?
stackoverflow.com/a/43001878/1335793怎么样

标签： python pandas

【解决方案1】：

如您所见，display 选项仅影响显示。因此，如果您想将列实际转换为字符串，则需要进行显式转换，可能使用locale.format()。

locale 方法的功能也有所限制，因此我建议使用Babel 模块进行国际化和本地化。 Babel 有一个更丰富的 API，它实际上提供了您可以使用的本地化数据（因此您不需要依赖它在您的操作系统中可用）它还包括有关货币的数据，因此它也可以为您进行转换。

你可以通过以下方式安装 Babel：

pip install Babel

然后您可以将您的列转换为使用巴西雷亚尔货币：

from babel.numbers import format_currency

df['close'] = df['close'].apply(
    lambda v: format_currency(v, 'BRL', locale='pt_BR'),
)

或者，将“高”和“接近”转换在一起：

df[['high', 'close']] = df[['high', 'close']].applymap(
    lambda v: format_currency(v, 'BRL', locale='pt_BR'),
)

如果您从 DataFrame 生成 HTML（例如，在 Jupyter 笔记本中），您可以使用 Styling API 仅在呈现 DataFrame 时应用格式，将底层数据保持为浮点数而不是字符串：

df.style.format(
    lambda v: format_currency(v, 'BRL', locale='pt_BR'),
    subset=['high', 'close'],
)

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd
from babel.numbers import format_currency
df = pd.DataFrame({"close":[169.8,116.0,272.3,1579.92,215.5]})
df['close'].apply(lambda x :format_currency(x,'BRL', locale='pt_BR'))

输出：

0      R$ 169,80
1      R$ 116,00
2      R$ 272,30
3    R$ 1.579,92
4      R$ 215,50

【讨论】：