转换浮点数的熊猫删除指数

Question

我有看起来像这样的数据：

Date            MBs     GBs
0   2018-08-14 20:10    32.00 MB    0.00 GB
1   2018-08-14 20:05    4.00 MB     0.00 GB
2   2018-08-14 20:00    1000.99 MB  1.23 GB

我通过这样做剥离了 MB 和 GB：

df['MBs']=df['MB'].str.strip('MB')
df['GBs']=df['GB'].str.strip('GB')

然后将数字转换为浮点数并得到总数：

df['MBs'] = df['MBs'].astype('float')
df['GBs'] = df['MBs'].astype('float')

df.loc['Total', ['MBs', 'GBs']] = df.sum()

但是当我运行它时，我的数据有指数

Date    Data Transferred (MB)   Data Transferred (GB)
146 2018-08-14 08:00:00 1.871237e+05    1.874017e+05
147 2018-08-14 07:55:00 1.123211e+05    1.961854e+05
148 2018-08-14 07:50:00 2.187703e+05    2.187123e+05
...
Total       1.408910e+08    1.408910e+08

我如何将浮点数从指数转换为“正常”，我只是转换它，因为我需要得到总数

Answer 1

您试图避免使用科学记数法：所以您可以这样做：

import pandas as pd
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

这行代码设置了熊猫的显示格式，所以它不会使用科学记数法

参考：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/options.html?highlight=display%20float_format