Question

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

科学记数法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也没有实现抑制，我在绝望中看了pd.describe_options()，而pd.core.format.set_eng_float_format()似乎只为所有其他浮点值打开了它，无法将其关闭。

Answer 1

快速临时：df.round(4)

全球：pd.options.display.float_format = '{:20,.2f}'.format

Answer 2

您的数据可能是object dtype。这是您数据的直接复制/粘贴。 read_csv将其解释为正确的dtype。您通常只应在类似字符串的字段上使用object dtype。

In [5]: df = read_csv(StringIO(data),sep='\s+')

In [6]: df
Out[6]: 
           id     value
id       1.00 -0.422000
value   -0.42  1.000000
percent -0.72  0.100000
played   0.03 -0.043500
money   -0.22  0.337000
other     NaN       NaN
sy      -0.03  0.000219
sz      -0.33  0.383000

检查您的dtypes是否为object

In [7]: df.dtypes
Out[7]: 
id       float64
value    float64
dtype: object

这会将此框架转换为object dtype（注意打印现在很有趣）

In [8]: df.astype(object)
Out[8]: 
           id     value
id          1    -0.422
value   -0.42         1
percent -0.72       0.1
played   0.03   -0.0435
money   -0.22     0.337
other     NaN       NaN
sy      -0.03  0.000219
sz      -0.33     0.383

这是如何将其转换回来（astype(float)）也可以在这里工作

In [9]: df.astype(object).convert_objects()
Out[9]: 
           id     value
id       1.00 -0.422000
value   -0.42  1.000000
percent -0.72  0.100000
played   0.03 -0.043500
money   -0.22  0.337000
other     NaN       NaN
sy      -0.03  0.000219
sz      -0.33  0.383000

这是object dtype框架的样子

In [10]: df.astype(object).dtypes
Out[10]: 
id       object
value    object
dtype: object

Answer 3

无需四舍五入的快速修复：

pd.options.display.float_format = '{:.0f}'.format

Answer 4

如果您希望将值用作列表中的格式化字符串，例如csvfile csv.writier的一部分，则可以在创建列表之前格式化数字：

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

Answer 5

尝试使用此方法，它只会为大和非常小的值提供科学的表示法（除非省略“，”，否则会添加千位分隔符）：

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%,g' % x)

或者为了几乎完全抑制科学计数法而不损失精度，请尝试以下方法：

pd.set_option('display.float_format', str)

抑制大熊猫的科学记数法？

5 个答案: