我有一个DataFrame：
0 1
0 3.000 5.600
1 1.200 3.456
出于演示目的，我希望将其转换为
0 1
0 3 5.6
1 1.2 3.456
实现此目的的优雅方法是什么（不会在DataFrame 的条目上进行低效循环）？
或者更一般地说：有没有办法设置pandas 使其始终这样做？例如。 pandas 选项之一？
请注意，pd.options.display.float_format = '{:,.0f}'.format 将不起作用，因为它会给出固定的小数位数，而不是像我上面指出的那样在 DataFrame 的条目之间变化。
【问题讨论】：
标签： python python-3.x pandas dataframe formatting
如果有人想要一种快速的方法来对数据框中的所有数字类型应用相同的精度（而不是担心 str 类型）：
pd.set_option('display.precision', 2)
这适用于在 jupyter 笔记本中显示 DataFrame 和 Styler 对象。
【讨论】：
我的答案是对 /u/SEDaradji 给出的答案的修改，即使有 NaN 或 Infs，应该工作
pd.options.display.float_format = lambda x : '{:,.2f}'.format(x) if (np.isnan(x) | np.isinf(x)) else '{:,.0f}'.format(x) if int(x) == x else '{:,.2f}'.format(x)
【讨论】：
df["column"] = df["column"].astype("float").round(3)
【讨论】：
一个很好的解决方案来测试值是否有小数部分并相应地格式化：
pd.options.display.float_format = lambda x : '{:.0f}'.format(x) if int(x) == x else '{:,.2f}'.format(x)
编辑：当您的数据中有 NaN 时，这将产生错误。考虑改为使用 round()：
pd.options.display.float_format = lambda x : '{:.0f}'.format(x) if round(x,0) == x else '{:,.2f}'.format(x)
【讨论】：
一个使用round()的简单方法，将要四舍五入的位数作为参数传递。
假设您的 DataFrame 名为“df”：
df.round(2)
输出：
0 1
0 3.00 5.60
1 1.20 3.45
【讨论】：
In [188]: df
Out[188]:
a b c
0 1.0000 2.2460 2.0000
1 3.0000 4.4920 6.0000
2 5.0000 6.7380 10.0000
In [189]: pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
In [190]: df.apply(lambda x: x.astype(int) if np.allclose(x, x.astype(int)) else x)
Out[190]:
a b c
0 1 2.25 2
1 3 4.49 6
2 5 6.74 10
更新：
In [222]: df
Out[222]:
0 1
0 3.0000 5.6000
1 1.2000 3.4560
In [223]: df.applymap(lambda x: str(int(x)) if abs(x - int(x)) < 1e-6 else str(round(x,2)))
Out[223]:
0 1
0 3 5.6
1 1.2 3.46
注意：请注意，.applymap() 方法非常慢，因为它为 DataFrame 中的每个系列执行 map(func, series)
【讨论】：