如何将DataFrame中科学计数法值转为小数（Jupyter Notebook场景）

首先要明确：你遇到的大概率是显示格式问题，而非数值本身没转换。pandas默认会对较大/较小的数用科学计数法显示，但数值本身还是正常的浮点数。以下是几种针对性的解决方法：

方法1：全局设置pandas显示格式（所有列生效） #

直接修改pandas的显示配置，强制所有浮点数以小数形式展示：

import pandas as pd
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.6f' % x)

这里的%.6f可自定义小数位数，比如%.2f就是保留两位小数。

方法2：仅针对特定列设置显示格式 #

如果不想全局修改，只处理目标列，可使用apply结合字符串格式化：

# 假设目标列名为'target_col'
df['target_col'] = df['target_col'].apply(lambda x: '%.6f' % x)

注意：这种操作会把列类型转为字符串，若后续需做数值计算，建议用style方法仅修改显示格式，不改变原始数据类型：

df.style.format({'target_col': '{:.6f}'})

方法3：处理字符串类型的科学计数法 #

如果你的列是字符串格式的科学计数法（比如'1.23e-05'），需先转为数值类型再设置显示：

# 先将字符串转为数值
df['target_col'] = pd.to_numeric(df['target_col'])
# 再设置显示格式
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.6f' % x)

验证转换效果 #

用df['target_col'].dtype查看列的类型，用df['target_col'].iloc[0]查看单个数值的实际值，确认数值本身已转为正常浮点数，仅需调整显示格式即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fabian