瑞文的Python課堂_Pandas進階_2

2021-05-30 17:30:56

每期一城：烏克蘭首都基輔

讀書筆記：《Python資料分析從入門到實踐》，每週二、四、日更新

4.2 資料格式化

一、設定小數位數：round函數

DataFrame.round(decimals=0)，返回DataFrame物件

參數說明：

decimals：整型、字典或Series物件，其中dict或Series則舍入到可變數目的位置

示例1

import pandas as pd

import numpy as np

df=pd.DataFrame(np.random.random([5,5]),columns=['A1','A2','A3','A4','A5'])

s=pd.Series([1,0,2],index=['A1','A2','A3'])

#保留2位小數

print(df.round(2))

#A1保留1位，A2保留2位

print(df.round({'A1':1,'A2':2}))

#根據Series物件設定各列保留的小數位數

print(df.round(s))

示例2：通過lambda函數保留2位小數

#applymap函數作用在DataFrame的每一個元素

df.applymap(lambda x:'%.2f'%x)

處理後的元素類型由浮點型轉為物件型

二、設定百分比

使用apply函數（作用於行、列）和format函數

df=pd.DataFrame(np.random.random([5,5]),columns=['A1','A2','A3','A4','A5'])

#保留2位小數，百分比

df['百分比']=df['A1'].apply(lambda x:format(x,'.2%'))

三、將金額格式化為千位分隔符

df['A1']=df['A1'].apply(lambda x:format(int(x),',')

設定後的元素資料類型為object