如何修改pandas中groupby操作的输出格式，以生成非常大的数字的科学计数法?
我知道如何在python中进行字符串格式化，但当涉及到在这里应用它时，我不知所措。
df1.groupby('dept')['data1'].sum()
dept
value1 1.192433e+08
value2 1.293066e+08
value3 1.077142e+08
这抑制了科学符号，如果我转换为字符串，但现在我只是想知道如何字符串格式和添加小数。
sum_sales_dept.astype(str)
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我有多个具有不同浮点数的数据帧，所以多亏了Allans的想法，使动态长度。
pd.set_option('display.float_format', lambda x: f'%.{len(str(x%1))-2}f' % x)
这个的负号是，如果你在浮点数中有最后一个0，它就会切掉它。所以不是0.000070，而是0.00007。
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我有多个具有不同浮点数的数据帧，所以多亏了Allans的想法，使动态长度。
pd.set_option('display.float_format', lambda x: f'%.{len(str(x%1))-2}f' % x)
这个的负号是，如果你在浮点数中有最后一个0，它就会切掉它。所以不是0.000070，而是0.00007。
如果你想在jupyter notebook单元格中设置数据帧的输出样式，你可以在每个数据帧的基础上设置显示样式:
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(4)*1e7})
df.style.format("{:.1f}")
请在这里查看文档。
如果你想使用这些值，比如作为csv文件csv的一部分。在创建列表之前，可以对数字进行格式化:
df['label'].apply(lambda x: '%.17f' % x).values.tolist()
全局设置固定的小数点位数通常是一个坏主意，因为它不太可能为您将显示的所有不同数据提供适当的小数点位数，而不考虑大小。相反，试试这个，它只会给你一个大的和非常小的值的科学符号(并且添加一个千位分隔符，除非你省略“，”):
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%,g' % x)
或者在不影响精确度的情况下几乎完全压制科学符号，试试这个:
pd.set_option('display.float_format', str)
你可以使用round函数来抑制特定数据帧的科学符号:
df1.round(4)
或者你可以通过以下方法全局抑制is:
pd.options.display.float_format = '{:.4f}'.format
