python|python DataFrame数据格式化(设置小数位数，百分比，千分位分隔符) pythonDataFrame数据格式化(设置小

1.设置小数位数

1.1数据框设置统一小数位数
1.2数据框分别设置不同小数位数
1.3通过Series设置DataFrame小数位数
1.4applymap(自定义函数)

2.设置百分比

3.设置千分位分隔符

1.设置小数位数 【python|python DataFrame数据格式化(设置小数位数，百分比，千分位分隔符)】
1.1 数据框设置统一小数位数
以保留小数点后两位小数为例：

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])print(df)print("==================================")print(df.round(2))

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1.2 数据框分别设置不同小数位数
以A1列保留小数点后一位、A2列保留小数点后两位为例

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])print(df)print("==================================")print(df.round({'A1': 1, 'A2': 2}))

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1.3 通过Series设置DataFrame小数位数
通过Series对象设置df小数位数，A1一位，A2零位，A3二位小数

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])print(df)print("==================================")s1 = pd.Series([1, 0, 2], index=['A1', 'A2', 'A3'])print(df.round(s1))

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1.4 applymap(自定义函数)
通过自定义函数设置小数位数，返回类型为object，以设置为二位小数为例

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])print(df)print("==================================")print(df.applymap(lambda x: '%.2f'%x))

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用于对DataFrame的每一个数据操作使用**applymap()**方法用于对DataFrame中的数据进行按行或者按列操作 apply() 方法用于对Series中的每一个数据操作使用**map()**方法
更详细可以点击访问blog：python数据分析apply(),map(),applymap()用法归纳

2. 设置百分比学习以下代码：

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'])print(df)print("==================================================================")df['百分比'] = df['A1'].apply(lambda x: format(x, '.0%'))# 整列保留0位小数print(df)print("==================================================================")df['百分比'] = df['A1'].apply(lambda x: format(x, '.2%'))# 整列保留两位小数print(df)print("==================================================================")df['百分比'] = df['A1'].map(lambda x: '{:.0%}'.format(x))# 整列保留0位小数，也可以使用map函数print(df)

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3. 设置千分位分隔符

import pandas as pddata = https://www.it610.com/article/[['aaaaaaa', '1月', 49768889], ['bbbbbbb', '2月', 11777775], ['ccccccc', '3月', 13799990]]columns = ['name', 'month', 'num']df = pd.DataFrame(data=https://www.it610.com/article/data, columns=columns)print(df)print("================================================")df['num'] = df['num'].apply(lambda x: format(int(x), ','))print(df)