我在pandas中有一个DataFrame,其中一些数字用科学记数法(或指数表示法)表示,如下所示:
id value
id 1.00 -4.22e-01
value -0.42 1.00e+00
percent -0.72 1.00e-01
played 0.03 -4.35e-02
money -0.22 3.37e-01
other NaN NaN
sy -0.03 2.19e-04
sz -0.33 3.83e-01
而科学的符号使得应该是一个简单的比较,不必要的困难.我认为它是21900的价值,正在为其他人搞砸.我的意思是1.0编码.一!
这不起作用:
np.set_printoptions(supress=True)
并且pandas.set_printoptions没有实现抑制,并且我pd.describe_options()在绝望中看着所有,并且pd.core.format.set_eng_float_format()似乎只为所有其他浮点值打开它,没有能力将其关闭.
我有一个数据框,其中有一个名为"Lead Rev"的列.此列是一个数字字段,如(100000或5000等...).我想知道如何格式化这些数字以将逗号显示为千位分隔符.
它是这样的:'{:,}'.format('Lead Rev')
'Lead Rev'是我的专栏名称.我的数据集中有超过200,000行.
()----> 1'{:,}'.format('Lead Rev')中的ValueError Traceback(最近一次调用最后一次)
ValueError:不能用's'指定','或'_'.
我希望以下记录(当前显示为3.200000e + 18但实际上(希望)每个都是一个不同的长整数),使用pd.read_excel()创建,以便进行不同的解释:
ipdb> self.after['class_parent_ref']
class_id
3200000000000515954 3.200000e+18
3200000000000515951 NaN
3200000000000515952 NaN
3200000000000515953 NaN
3200000000000515955 3.200000e+18
3200000000000515956 3.200000e+18
Name: class_parent_ref, dtype: float64
目前,它们似乎"出来"是科学标记的字符串:
ipdb> self.after['class_parent_ref'].iloc[0]
3.2000000000005161e+18
更糟糕的是,我不清楚我的.xlsx文件中是否已正确读取该数字:
ipdb> self.after['class_parent_ref'].iloc[0] -3.2e+18
516096.0
Excel中的数字(数据源)为3200000000000515952.
这不是显示器,我知道我可以在这里更改.这是关于保持基础数据在同一个形式,它是在阅读时(这样,如果/当我把它写回Excel,它会看起来是一样的,因此,如果我使用这些数据,它会看起来像它那样在Excel而不是Xe + Y).如果我可以指望它是正确数字的字符串表示,我肯定会接受一个字符串.
您可能会注意到我想看到的数字实际上(顺便提一下)其中一个标签.Pandas正确读取字符串中的那些(可能是因为Excel将它们视为字符串？)与我输入的这个数字不同.(实际上,即使我在重做读取之前输入="3200000000000515952"进入相关单元格,我也得到了与上述相同的结果.)
如何从数据帧中获取3200000000000515952？我想知道大熊猫是否有长整数的限制,但我唯一发现的是1)有点过时了,2)看起来不像我面对的那样.
谢谢!
一般来说，关于抑制 Pandas 中的科学记数法存在许多问题
然而，它们似乎都不适用于该to_markdown功能。例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'val': 3e10}, index=[0]) # print(df) gives 3.000000e+10
pd.set_option('float_format', '{:f}'.format) # print(df) gives 30000000000.000000
然而，df.to_markdown()仍然有产出
| | val |
|---:|------:|
| 0 | 3e+10 |
如何禁用 中的科学记数法to_markdown()？