Python Pandas集計結果からの科学的表記のフォーマット/非表示

非常に大きな数の科学的表記を生成するパンダのgroupby操作からの出力の形式をどのように変更できますか？

私はpythonで文字列フォーマットを行う方法を知っていますが、ここでそれを適用することになると途方に暮れます。

df1.groupby('dept')['data1'].sum()

dept
value1       1.192433e+08
value2       1.293066e+08
value3       1.077142e+08

これは、文字列に変換する場合、科学表記を抑制しますが、今は文字列形式にして小数を追加する方法を考えているだけです。

sum_sales_dept.astype(str)

確かに、コメントでリンクした答えはあまり役に立ちません。このように独自の文字列コンバータを指定できます。

In [25]: pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

In [28]: Series(np.random.randn(3))*1000000000
Out[28]: 
0    -757322420.605
1   -1436160588.997
2   -1235116117.064
dtype: float64

これが望ましい方法かどうかはわかりませんが、うまくいきます。

純粋に美的目的のために数値を文字列に変換することは悪い考えのようですが、正当な理由がある場合、これは1つの方法です。

In [6]: Series(np.random.randn(3)).apply(lambda x: '%.3f' % x)
Out[6]: 
0     0.026
1    -0.482
2    -0.694
dtype: object

これは別の方法です。DanAllanの回答に似ていますが、ラムダ関数はありません。

>>> pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
>>> Series(np.random.randn(3))
0    0.41
1    0.99
2    0.10

または

>>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

特定のデータフレームの科学表記を抑制するためだけにラウンド関数を使用できます。

df1.round(4)

または、次の方法でグローバルに抑制できます。

pd.options.display.float_format = '{:.4f}'.format

jupyterノートブックセルのデータフレームの出力にスタイルを設定する場合は、データフレームごとに表示スタイルを設定できます。

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(4)*1e7})
df.style.format("{:.1f}")

こちらのドキュメントをご覧ください。

たとえばcsvfile csv.writerの一部として値を使用する場合は、リストを作成する前に数値をフォーマットできます。

df['label'].apply(lambda x: '%.17f' % x).values.tolist()