Pandas设置单个数据框格式

Question

问题

有没有办法只格式化一个特定的数据框（dataframe）？

我见过一些例子是格式化单个数据框中的特定列（例子1），或者把整个pandas库设置成默认选项（例子2）。但是，我没有看到可以格式化特定数据框而不需要逐个列出每一列的选项。

设置

import pandas as pd
import numpy as np

# Setup first example
data = np.random.random((3,4))
df = pd.DataFrame(data)
print df
#          0         1         2         3
#0  0.384326  0.364187  0.084034  0.012376
#1  0.114784  0.298068  0.087634  0.828207
#2  0.255923  0.438617  0.820652  0.266964

例子1 - 更改单个数据框中特定列的格式

df[3] = df[3].map('${:,.2f}'.format)
print df
#          0         1         2      3
#0  0.384326  0.364187  0.084034  $0.01
#1  0.114784  0.298068  0.087634  $0.83
#2  0.255923  0.438617  0.820652  $0.27

例子2 - 更改所有pandas数据框的格式（包括新创建的）

pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
print(df)
#      0     1     2      3
#0 $0.38 $0.36 $0.08  $0.01
#1 $0.11 $0.30 $0.09  $0.83
#2 $0.26 $0.44 $0.82  $0.27

data2 = np.random.random((4,3))
df2 = pd.DataFrame(data2)
print df2
#      0     1     2
#0 $0.60 $0.37 $0.86
#1 $0.28 $0.06 $0.97
#2 $0.19 $0.68 $0.99
#3 $0.06 $0.88 $0.82

我在寻找一个像例子2那样的选项，不过它不会把格式应用到未来的数据框上。谢谢！

编辑 - 抱歉，我应该更清楚地说明格式化的内容。例子1是改变数据类型，而例子2则没有。我希望能避免在数据类型之间转换（如果可能的话）。例如，第一个例子是把浮点数转换成非空对象：

df.info()
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#Int64Index: 3 entries, 0 to 2
#Data columns (total 4 columns):
#0    3 non-null float64
#1    3 non-null float64
#2    3 non-null float64
#3    3 non-null object
#dtypes: float64(3), object(1)

Answer 1

我觉得你最好的办法是给 to_string 函数传递一个格式化器。

In [283]: print df.to_string(float_format='${:,.2f}'.format)
      0     1     2     3
0 $0.53 $0.01 $0.75 $0.61
1 $0.54 $0.33 $0.42 $0.47
2 $0.28 $0.67 $0.71 $0.53

不过这样做的话，格式化的效果不会保留在数据框里。你可以尝试做一些类似“猴子补丁”的操作，像这样。

In [286]: from functools import partial

In [287]: df.to_string = partial(df.to_string, float_format='${:,.2f}'.format)

In [288]: print df
      0     1     2     3
0 $0.53 $0.01 $0.75 $0.61
1 $0.54 $0.33 $0.42 $0.47
2 $0.28 $0.67 $0.71 $0.53

Answer 2

你可以这样遍历每一列：

for i in range(len(df.columns)):
    df[i] = df[i].map('${:,.2f}'.format)

或者你也可以这样做：

df.applymap('${:,.2f}'.format)