你可以格式化 pandas 整数以进行显示，例如用于浮点数的 `pd.options.display.float_format` 吗？答案

【问题标题】：Can you format pandas integers for display, like `pd.options.display.float_format` for floats?你可以格式化 pandas 整数以进行显示，例如用于浮点数的 `pd.options.display.float_format` 吗？
【发布时间】：2015-06-22 04:23:13
【问题描述】：

我已经看到 this 和 this 在格式化浮点数字以在 pandas 中显示，但我有兴趣为整数做同样的事情>。

现在，我有：

pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

这适用于我数据中的浮点数，但要么会在转换为浮点数的整数上留下烦人的尾随零，要么我会得到不使用逗号格式化的纯整数。

pandas 文档提到了一个 SeriesFormatter 类，我找不到任何相关信息。

或者，如果有一种方法可以编写一个字符串格式化程序，它将浮点数格式化为'{:,.2f}'，并以零尾随小数浮点数作为'{:,d}'，那也可以。

【问题讨论】：

标签： python pandas formatting number-formatting

【解决方案1】：

你可以猴子补丁pandas.io.formats.format.IntArrayFormatter:

import contextlib
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas.io.formats.format as pf
np.random.seed(2015)

@contextlib.contextmanager
def custom_formatting():
    orig_float_format = pd.options.display.float_format
    orig_int_format = pf.IntArrayFormatter

    pd.options.display.float_format = '{:0,.2f}'.format
    class IntArrayFormatter(pf.GenericArrayFormatter):
        def _format_strings(self):
            formatter = self.formatter or '{:,d}'.format
            fmt_values = [formatter(x) for x in self.values]
            return fmt_values
    pf.IntArrayFormatter = IntArrayFormatter
    yield
    pd.options.display.float_format = orig_float_format
    pf.IntArrayFormatter = orig_int_format


df = pd.DataFrame(np.random.randint(10000, size=(5,3)), columns=list('ABC'))
df['D'] = np.random.random(df.shape[0])*10000

with custom_formatting():
    print(df)

产量

      A     B     C        D
0 2,658 2,828 4,540 8,961.77
1 9,506 2,734 9,805 2,221.86
2 3,765 4,152 4,583 2,011.82
3 5,244 5,395 7,485 8,656.08
4 9,107 6,033 5,998 2,942.53

在with-statement之外：

print(df)

产量

      A     B     C            D
0  2658  2828  4540  8961.765260
1  9506  2734  9805  2221.864779
2  3765  4152  4583  2011.823701
3  5244  5395  7485  8656.075610
4  9107  6033  5998  2942.530551

【讨论】：

不错的解决方案，有没有办法关闭它？
@leonyin：您可以使用上下文管理器。我已经修改了帖子以说明我的意思。
可以通过调用df来维护html格式吗？ print(df) 未格式化
@leonyin: print(df.to_html()) 在 with-statement 中生成自定义格式的 HTML。
Neat hack，您应该将其提交给 pandas 食谱，并作为对 pd.options.display.int_format 的任何增强请求的评论。我认为这不会在酸洗后存活，值得注意。

【解决方案2】：

Jupyter 笔记本的另一个选项是使用 df.style.format('{:,}')，但据我所知，它只适用于单个数据帧，因此您每次都必须调用它：

table.style.format('{:,}')
          col1       col2
0s   9,246,452  6,669,310
>0   2,513,002  5,090,144

table
       col1     col2
0s  9246452  6669310
>0  2513002  5090144

Styling — pandas 1.1.2 documentation

【讨论】：

当数据框包含str 列时，这似乎不起作用，引发以下错误：ValueError: Cannot specify ',' with 's'. 有没有办法使用样式函数来解决这个问题？
@Farid 你可能有几个选项，文档（上面链接）说.format 可以接受一个函数，所以你可以有一个函数来检查类型，然后格式化不同于数字的字符串.另一种选择是.format 可以采用dict，其中键指定列，值是不同列的不同格式。

【解决方案3】：

从 Pandas 1.3.0 开始，您可以指定 df.style.format(thousands=',') 以使用逗号分隔浮点数、复数和整数中的千位。

请参阅：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.io.formats.style.Styler.format.html。

【讨论】：