在维护原始数据的同时，在DataFrame中格式化列的pythonic方法是什么？
例如，我有一个包含浮点数的大型DataFrame。仅出于显示目的，我想将一些列格式化为百分比，一些列为美元，另一些列为舍入到百分位的数字。其余部分将保持不变。原始数据将被保留，只有显示器会受到影响。解决方案将从Raw df开始，并返回下面的Formatted df。
Raw df：
index percent dollars rounded2 float
0 0.524 0.787 1.202 0.133
1 0.166 0.291 0.208 0.483
2 0.815 0.319 0.205 1.350
3 0.421 0.634 1.380 1.352
4 1.144 0.790 0.279 0.636
5 0.215 0.258 0.895 0.949
6 0.796 0.834 0.809 1.194
7 0.920 0.176 0.589 1.036
8 1.012 0.790 1.224 1.279
9 1.231 1.175 1.232 0.496
10 0.494 1.319 0.912 0.088
11 0.400 0.291 0.491 1.041
格式化df：
index percent dollars rounded2 float
0 52.4% $0.79 1.20 0.133
1 16.6% $0.29 0.21 0.483
2 81.5% $0.32 0.20 1.350
3 42.1% $0.63 1.38 1.352
4 114.4% $0.79 0.28 0.636
5 21.5% $0.26 0.90 0.949
6 79.6% $0.83 0.81 1.194
7 92.0% $0.18 0.59 1.036
8 101.2% $0.79 1.22 1.279
9 123.1% $1.17 1.23 0.496
10 49.4% $1.32 0.91 0.088
11 40.0% $0.29 0.49 1.041
这似乎很常规，但类似任务的可用解决方案既不简单也不方便用户。我很感激任何能提供简约方法的人。