抑制数据框列中的科学格式

Question

我有一个名为accountnumber的列,其值在pandas数据帧中类似于4.11889000e + 11.我想压制科学记数法并将值转换为4118890000.我尝试了以下方法,但没有奏效.

df = pd.read_csv(data.csv)
pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format

请推荐.

Answer 1

我假设帐号的指数表示法必须来自数据文件。如果我用完整的帐号创建一个小的csv，熊猫会将它们解释为整数。

     acct_num
0  4118890000
1  9876543210

df['acct_num'].dtype
Out[51]: dtype('int64')

但是，如果csv中的帐号以指数符号表示，则熊猫会将其读取为浮点数。

       acct_num
0  4.118890e+11
1  9.876543e+11

df['acct_num'].dtype
Out[54]: dtype('float64')

您有2个选择。首先，更正创建csv的过程，以便正确地写出帐号。第二个是将acct_num列的数据类型更改为整数。

df['acct_num'] = df['acct_num'].astype('int64')

df
Out[66]: 
       acct_num
0  411889000000
1  987654321000

Answer 2

您不需要千位分隔符“，”和帐号的3个小数。

请改用以下内容。

pd.options.display.float_format = '{:.0f}'.format