Come visualizzare i panda DataFrame dei float usando una stringa di formato per le colonne?

Vorrei visualizzare un frame di dati Panda con un determinato formato utilizzando print()e IPython display(). Per esempio:

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print df

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890

Vorrei in qualche modo costringere questo alla stampa

         cost
foo   $123.46
bar   $234.57
baz   $345.68
quux  $456.79

senza dover modificare i dati stessi o creare una copia, basta cambiare il modo in cui vengono visualizzati.

Come posso fare questo?

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print(df)

i rendimenti

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

ma questo funziona solo se vuoi che ogni float sia formattato con un simbolo di dollaro.

Altrimenti, se vuoi la formattazione in dollari solo per alcuni float, allora penso che dovrai pre-modificare il dataframe (convertendo quei float in stringhe):

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
df['foo'] = df['cost']
df['cost'] = df['cost'].map('${:,.2f}'.format)
print(df)

i rendimenti

         cost       foo
foo   $123.46  123.4567
bar   $234.57  234.5678
baz   $345.68  345.6789
quux  $456.79  456.7890

Se non si desidera modificare il frame di dati, è possibile utilizzare un formattatore personalizzato per quella colonna.

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])


print df.to_string(formatters={'cost':'${:,.2f}'.format})

i rendimenti

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

Come di Panda 0,17 ora c'è un sistema di styling che prevede essenzialmente viste formattate di un dataframe utilizzando stringhe di formato Python :

import pandas as pd
import numpy as np

constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                   columns=['name','value'])
C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
C

che visualizza

Questo è un oggetto vista; DataFrame stesso non cambia la formattazione, ma gli aggiornamenti in DataFrame si riflettono nella vista:

constants.name = ['pie','eek']
C

Tuttavia sembra avere alcune limitazioni:

• L'aggiunta di nuove righe e / o colonne sul posto sembra causare incoerenza nella vista con stile (non aggiunge etichette di riga / colonna):

  constants.loc[2] = dict(name='bogus', value=123.456)
  constants['comment'] = ['fee','fie','fo']
  constants

che sembra ok ma:

C

• La formattazione funziona solo per i valori, non per le voci di indice:

  constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                 columns=['name','value'])
  constants.set_index('name',inplace=True)
  C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
  C

Simile a unutbu sopra, puoi anche usare applymapcome segue:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])

df = df.applymap("${0:.2f}".format)

Mi piace usare pandas.apply () con il formato python ().

import pandas as pd
s = pd.Series([1.357, 1.489, 2.333333])

make_float = lambda x: "${:,.2f}".format(x)
s.apply(make_float)

Inoltre, può essere facilmente utilizzato con più colonne ...

df = pd.concat([s, s * 2], axis=1)

make_floats = lambda row: "${:,.2f}, ${:,.3f}".format(row[0], row[1])
df.apply(make_floats, axis=1)

Puoi anche impostare le impostazioni internazionali sulla tua regione e impostare float_format per utilizzare un formato valuta. Ciò imposterà automaticamente il segno $ per la valuta negli Stati Uniti.

import locale

locale.setlocale(locale.LC_ALL, "en_US.UTF-8")

pd.set_option("float_format", locale.currency)

df = pd.DataFrame(
    [123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
    index=["foo", "bar", "baz", "quux"],
    columns=["cost"],
)
print(df)

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

sommario:

    df = pd.DataFrame({'money': [100.456, 200.789], 'share': ['100,000', '200,000']})
    print(df)
    print(df.to_string(formatters={'money': '${:,.2f}'.format}))
    for col_name in ('share',):
        df[col_name] = df[col_name].map(lambda p: int(p.replace(',', '')))
    print(df)
    """
        money    share
    0  100.456  100,000
    1  200.789  200,000

        money    share
    0 $100.46  100,000
    1 $200.79  200,000

         money   share
    0  100.456  100000
    1  200.789  200000
    """