熊猫系列/数据框：用逗号格式化字符串数字作为千位分隔符答案

【问题标题】：Pandas Series/Dataframe: Format string numbers with commas as Thousands Separators熊猫系列/数据框：用逗号格式化字符串数字作为千位分隔符
【发布时间】：2022-01-16 13:58:42
【问题描述】：

假设我有以下系列目前是对象类型：

s = {'A': "Hello", 'B': "593753", 'C': "16.8|", "D" : np.nan, "E":"%"}
s = pd.Series(data=s, index=['A', 'B', 'C',"D","E"])

我想使用逗号作为千位分隔符格式化数字。

我使用以下方法转换了系列：

s2 = pd.to_numeric(s, errors="coerce")

这当然会将 dtype 更改为 float。将系列转换回对象会再次删除逗号。

有没有办法格式化存储为字符串的数字，以便它们有逗号作为千位分隔符？最后，该系列必须是对象类型，因为我需要能够使用 df.str.contains()

在系列中搜索“，”

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Format a number with commas to separate thousands in Python

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用 apply lambda 的解决方案

import pandas as pd
import numpy as np

def format_float(x):
    try:
       flt = float(x)
       return "{:,}".format(flt)
    except:
       return x

s = {'A': "Hello", 'B': "593753", 'C': "16.8|", "D" : np.nan, "E":"%"}
s = pd.Series(data=s, index=['A', 'B', 'C',"D","E"])

s2 = s.apply(lambda x: format_float(x))

【讨论】：