使用 Pandas 样式将数千个分隔符添加到具有空字符串的 DataFrame

Question

这是this 的后续问题。

使用 Pandas 样式，我设法将数据框中的所有值格式化为以逗号作为千位分隔符的值。但是，当数据框中有空字符串时，格式化失败。

基本上，我的目标是从这个： 转换为这个：

谁能帮我解决这个问题？

这是我目前的代码：

import pandas as pd
from IPython.display import HTML

styles = [
    hover(),
    dict(selector = "th",
         props = [("font-size", "110%"),
                  ("text-align", "left"),
                  ("background-color", "#cacaca")
                 ]
        )
    ]

column_01 = ["", 2000000000, "", 21000000, 3000]
df = pd.DataFrame(column_01)

int_frmt = lambda x: "{:,}".format(x) # Integer
float_frmt = lambda x: "{:,.0f}".format(x) if x > 1e3 else "{:,.2f}".format(x) # Float
str_frmt = lambda x: "{:}".format(x) # <----- Added for empty strings but fails
frmt_map = {np.dtype("int64"): int_frmt,
            np.dtype("float64"): float_frmt,  
            np.dtype("S"): str_frmt # <----- Added for empty strings but fails
           }
frmt = {col: frmt_map[df.dtypes[col]] for col in df.columns if df.dtypes[col] in frmt_map.keys()}

html = (df.style.set_table_styles(styles).format(frmt))

html

Answer 1

使用 NumPy，您可以创建一个函数来进行转换，然后 vectorize() 它。然后可以将其应用于您的数据框，如下所示：

import numpy as np

def thousands(x):
    try:
        return '{:,}'.format(int(x))
    except ValueError as e:
        return x

data = np.array(["","2000000000", "", "21000000", "3000"])
f_thousands = np.vectorize(thousands)
print f_thousands(data)

给你：

['' '2,000,000,000' '' '21,000,000' '3,000']    

这会尝试将条目转换为整数，然后使用格式的千位分隔符。如果转换失败，它会原封不动地返回传递的条目，例如空白

有关详细信息，另请参阅 Python 的 Format Specification Mini-Language。

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使用 Pandas，可以按如下方式完成：

import pandas as pd

def thousands(x):
    try:
        return '{:,}'.format(int(x))
    except ValueError as e:
        return x

data = pd.DataFrame(["","2000000000", "", "21000000", "3000"])
print data.applymap(thousands)

给你：

               0
0               
1  2,000,000,000
2               
3     21,000,000
4          3,000