Python:用括号格式化负数

时间:2014-02-24 22:06:10

标签: python

有没有办法使用字符串插值或string.format将负数呈现为使用括号而不是“负号”格式化的文本?

即。 -3.14应为(3.14)

我原本希望使用字符串插值或string.format来完成此操作,而不需要专门为货币或会计设计的导入。

编辑以澄清:请假设要格式化的变量是intfloat。即虽然这可以通过正则表达式完成(请参阅下面的好答案),但我认为这将是Python格式化功能的更原生的操作。

所以要明确:

import numpy as np
list_of_inputs = [-10, -10.5, -10 * np.sqrt(2), 10, 10.5, 10 * np.sqrt(2)]
for i in list_of_inputs:
    # your awesome solution goes here

应该返回:

(10)
(10.5)
(14.14)
10
10.5
14.14

显然,最后一个有一些灵活性。我曾希望“在括号中加上负数”将是字符串插值或string.format的自然参数,以便在设置负数的显示样式时可以使用其他格式化语言。

6 个答案:

答案 0 :(得分:4)

如果您只需要处理可能为负的数字输入:

print '{0:.2f}'.format(num) if num>0 else '({0:.2f})'.format(abs(num))

答案 1 :(得分:4)

这是formatter类的子类。请尝试以下方法:

import string
class NegativeParenFormatter(string.Formatter):
    def format_field(self, value, format_spec):
        try:
            if value<0:
                return "(" +  string.Formatter.format_field(self, -value, format_spec) + ")"
            else:
                return string.Formatter.format_field(self, value, format_spec)
        except:
            return string.Formatter.format_field(self, value, format_spec)

f = NegativeParenFormatter()
print f.format("{0} is positive, {1} is negative, {2} is a string", 3, -2, "-4")

打印:

'3 is positive, (2) is negative, -4 is a string'

答案 2 :(得分:3)

Pandas有浮动的显示选项,numpy有任何dtype的显示选项:

In [11]: df = pd.DataFrame([[1., -2], [-3., 4]], columns=['A', 'B'])

注意:A是浮点列,B是int列。

我们可以根据数字的符号编写一个简单的格式化程序:

In [12]: formatter = lambda x: '(%s)' % str(x)[1:] if x < 0 else str(x)

In [13]: pd.options.display.float_format = formatter

In [14]: df  # doesn't work for the int column  :(
Out[14]:
      A  B
0   1.0  2
1 (3.0)  4

In [15]: df.astype(float)
Out[15]:
      A     B
0   1.0 (2.0)
1 (3.0)   4.0

您还可以配置numpy的打印选项:

In [21]: df.values # float
Out[21]:
array([[1., 2.],
       [3., 4.]])

In [22]: df['B'].values # int
Out[22]: array([2,  4])

In [23]: np.set_printoptions(formatter={'int': formatter, 'float': formatter})

In [24]: df.values # float
Out[24]:
array([[1.0, (2.0)],
       [(3.0), 4.0]])

In [25]: df['B'].values # int
Out[25]: array([(2), 4])

注意:这不会改变数据的存储方式,只会改变您查看数据的方式。

答案 3 :(得分:1)

最简单的方法是使用三元组。

num = -3.14
output = "({})".format(math.fabs(num)) if num < 0 else "{}".format(num)

我不记得这是否适用于直接打印语句而不是作业。当我得到翻译时,我会检查这个。

感谢LartS 3.x确认:我进一步确认反对(3.x和2.x)

print("({})".format(math.fabs(num)) if num < 0 else "{}".format(num))

有效吗

答案 4 :(得分:0)

也许你正在寻找类似的东西

float = -3.14
num=  "(%(key)s)" %{ 'key': str(abs(float))} if float < 0 else str(float)

答案 5 :(得分:0)

您可以在Python print语句中使用条件:

print "%s%d%s" % ( "(" if (i<0) else(""), i, ")" if (i<0) else("") )