如何使用列的格式字符串显示浮动的pandas数据帧？

Question

我想使用print()和IPythondisplay()显示具有给定格式的pandas数据帧。例如：

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print df

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890

我想以某种方式强迫它打印出来

         cost
foo   $123.46
bar   $234.57
baz   $345.68
quux  $456.79

无需修改数据本身或创建副本，只需更改其显示方式即可。

我该怎么做？

Answer 1

As of Pandas 0.17 there is now a styling system它实际上使用Python format strings提供数据帧的格式化视图：

import pandas as pd
import numpy as np

constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                   columns=['name','value'])
C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
C

显示

这是一个视图对象；数据帧本身不会更改格式，但数据帧中的更新会反映在视图中：

constants.name = ['pie','eek']
C

但是，它似乎有一些限制：

• 在适当位置添加新行和/或列似乎会导致样式化视图中的不一致（不添加行/列标签）：

  constants.loc[2] = dict(name='bogus', value=123.456)
  constants['comment'] = ['fee','fie','fo']
  constants
  

看起来不错，但是：

C

• 格式化仅适用于值，而不适用于索引项：

  constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                 columns=['name','value'])
  constants.set_index('name',inplace=True)
  C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
  C