如何仅对DataFrame指定索引列的行进行格式设置？

报错原因 #

你碰到的AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'map'是因为map()是Pandas单列（Series）的专属方法，而df.iloc[:, 1:]返回的是多列的DataFrame，自然没有这个属性。

正确实现方式 #

要通过列索引选择目标列并格式化0位小数，同时保留原DataFrame其他列的格式，可以按以下步骤操作：

1. 格式化为字符串类型（保留0位小数格式）

先复制原DataFrame避免修改原数据，再用applymap()对目标列的每个元素做格式化（applymap()是DataFrame的元素级操作方法）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'],
                   'B': [134.532, 543.009],
                   'C': [1.98, 0.9],
                   'D': [300.99, 7000.89]
})

# 复制原数据
new_df = df.copy()
# 通过列索引选择第1、2列（对应B、C），格式化0位小数
new_df.iloc[:, 1:3] = new_df.iloc[:, 1:3].applymap('{:,.0f}'.format)
print(new_df)

输出结果：

A    B  C        D
0  foo  135  2    300.99
1  bar  543  1  7000.89

2. 保留数值类型（四舍五入到0位小数）

如果不需要转成字符串，只是数值上保留0位小数，用round()更直接：

new_df = df.copy()
new_df.iloc[:, 1:3] = new_df.iloc[:, 1:3].round(0)
print(new_df)

输出结果：

A      B    C        D
0  foo  135.0  2.0    300.99
1  bar  543.0  1.0  7000.89

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luiz Scheuer