Question

我有一个非常大的脚本，大到这里发布，所以我希望有人可以帮助我而不发布整个脚本... 在我的脚本中，我有多个带有数字的列（列'AAAAA'：'TTTTT'），我将这些数字除以一列中的数字（'kmer_number'）。输出将写入新列。这是通过此命令

完成的

df5d[['Column{}'.format(i) for i in range(2003, 2003+(2002-979)+1)]] = df5d.loc[:, 'AAAAA':'TTTTT'].div(df5d['kmer_number'], axis=0)

新列中的输出是带＆gt;的数字。 8位小数，我想将它们转换为科学通知

我的输出就像这样

Column2972  Column2973  Column2974
0.000755306 0.00025591  0.000305601
0.000783782 0.000265844 0.000433143
0           0           0
0.000817596 0.000281049 0.000309438
0.000819018 0.000262932 0.000386843

我尝试了以下命令

df5d[2003:3026] = df5d[2003:3026].map('{:.2e}'.format)

但这给出了错误

"Traceback (most recent call last):
  File "pythonscript_v10.py", line 226, in <module>
    df5d[2003:3026] = df5d[2003:3026].map('{:.2e}'.format)
  File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 2360, in __getattr__
    (type(self).__name__, name))
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'map'

Answer 1

使用pd.set_option

>>d = pd.DataFrame(np.random.random((5,3)))

>>d

          0         1         2
0  0.725952  0.048684  0.735873
1  0.188897  0.043040  0.250257
2  0.623823  0.887885  0.269239
3  0.764847  0.069001  0.155357
4  0.515004  0.858192  0.726932

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

>>d

         0        1        2
0 7.26E-01 4.87E-02 7.36E-01
1 1.89E-01 4.30E-02 2.50E-01
2 6.24E-01 8.88E-01 2.69E-01
3 7.65E-01 6.90E-02 1.55E-01
4 5.15E-01 8.58E-01 7.27E-01

参考：This和This

修改

正如评论中所指出的，如果你只想在科学记数法中有一个特定的列（比如专栏0）：

>>d = pd.DataFrame(np.random.random((5,3))) 0 1 2 0 0.113197 0.352638 0.023745 1 0.261915 0.742125 0.196289 2 0.413795 0.665053 0.927284 3 0.380613 0.660596 0.141781 4 0.826938 0.672995 0.464685 >>d[0] = d[0].map('{:,.2E}'.format) >>d 0 1 2 0 1.13E-01 0.352638 0.023745 1 2.62E-01 0.742125 0.196289 2 4.14E-01 0.665053 0.927284 3 3.81E-01 0.660596 0.141781 4 8.27E-01 0.672995 0.464685

编辑2：

对于数据框（以及数据框的一部分），请使用applymap

>>d = pd.DataFrame(np.random.random((5,3))) >>d 0 1 2 0 0.526628 0.061561 0.536804 1 0.784187 0.372477 0.444849 2 0.438519 0.515741 0.858563 3 0.015711 0.728206 0.484090 4 0.855883 0.611769 0.460805 >>d = d.applymap('{:,.2E}'.format) >>d 0 1 2 0 5.27E-01 6.16E-02 5.37E-01 1 7.84E-01 3.72E-01 4.45E-01 2 4.39E-01 5.16E-01 8.59E-01 3 1.57E-02 7.28E-01 4.84E-01 4 8.56E-01 6.12E-01 4.61E-01

python pandas列分区号作为科学通知

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