Pandas透视表应用style.map后浮点数格式失效如何修复？

方法1：用style.format统一设置所有元素格式 + 条件样式 #

全局的pd.options.display.float_format对Styler对象不生效，且style.map仅处理单元格样式（比如颜色），不控制数值格式。可以直接通过Styler的format方法，一次性指定值、行索引、列标题的小数格式，再叠加条件样式：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [
        [0.5, 1.5, 0.1], 
        [0.5, 2.5, 0.3], 
        [1.5, 1.5, 0.4], 
        [1.5, 2.5, 0.2]
    ],
    columns=['A', 'B', 'C']
)

pt = df.pivot_table(index='B', columns='A', values='C')

# 先统一设置格式：值、索引、列都保留2位小数，再叠加条件样式
(pt.style
 .format('{:,.2f}', subset=pd.IndexSlice[:, :])  # 设置所有单元格值的格式
 .format_index('{:,.2f}', axis=0)  # 设置行索引（B列）的格式
 .format_index('{:,.2f}', axis=1)  # 设置列标题（A列）的格式
 .map(lambda x: 'color:red;' if x > 0.2 else None)
)

方法2：用precision参数快速统一小数位数 #

如果所有元素都只需要保留2位小数，用precision参数更简洁，能一次性统一数值（包括索引、列、单元格值）的小数位数：

(pt.style
 .precision(2)  # 统一设置所有数值的小数位数为2
 .map(lambda x: 'color:red;' if x > 0.2 else None)
)

问题根源 #

pd.options.display.float_format是全局打印设置，仅对普通DataFrame的终端输出生效，Styler作为独立的渲染系统不会继承该配置。而style.map仅修改单元格样式，完全不影响数值的显示格式，所以表头和值的小数位数会回到默认状态，导致格式混乱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raf