如何在Python中移除Pandas DataFrame输出指定数值的尾随零？

要实现仅移除Shimi列中15.00和20.00的尾随零，同时保留16.25的小数格式，你可以根据需求选择以下两种方法：

方法一：仅修改显示格式（推荐，不改变数据类型） #

这种方法只调整输出时的显示效果，数据依然保持数值类型，不影响后续的数据分析计算。通过style.format针对Shimi列设置自定义格式化规则：

import pandas as pd
data = [[18, 16.25, 14, 17], [12, 15, 13, 15], [19, 20, 18, 17]]
y = pd.DataFrame(
    data, 
    index=["Ali", "Mohammad", "Reza"],
    columns=["Physics", "Shimi", "Riazi", "Adabiat"])

# 自定义格式化函数：整数浮点数显示为整数，非整数保留两位小数
styled_df = y.style.format({'Shimi': lambda x: f'{x:.0f}' if x.is_integer() else f'{x:.2f}'})
# 转换为字符串打印
print(styled_df.to_string())

输出结果：

Physics Shimi  Riazi  Adabiat
Ali            18 16.25     14       17
Mohammad       12    15     13       15
Reza           19    20     18       17

方法二：将列转换为格式化后的字符串（适合仅展示场景） #

如果不需要对Shimi列进行数值运算，可以直接将该列转换为格式化后的字符串类型：

import pandas as pd
data = [[18, 16.25, 14, 17], [12, 15, 13, 15], [19, 20, 18, 17]]
y = pd.DataFrame(
    data, 
    index=["Ali", "Mohammad", "Reza"],
    columns=["Physics", "Shimi", "Riazi", "Adabiat"])

# 转换Shimi列为格式化字符串
y['Shimi'] = y['Shimi'].apply(lambda x: str(int(x)) if x.is_integer() else str(x))
print(y)

输出结果：

Physics  Shimi  Riazi  Adabiat
Ali            18  16.25     14       17
Mohammad       12     15     13       15
Reza           19     20     18       17

注意：第二种方法会把Shimi列的数据类型从浮点数转为字符串，后续无法直接进行数值计算，需谨慎使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohammad Tajedini