Julia中如何为DataFrame指定列添加千分位分隔符

现有一个包含:a、:b两列的DataFrame，两列数据类型均为Int64，列名为Symbol类型。需要将:b列的数值格式化后，达到如下显示效果：

格式化规则为：将整数视为以百分之一为单位的数值，除以100后保留两位小数，使用逗号作为整数与小数部分的分隔符，不对整数部分做千分位分隔。

方案1：不依赖第三方包的原生实现 #

直接通过数值运算拆分整数和小数部分，拼接为目标格式字符串即可，无需额外安装包：

using DataFrames

# 构造示例数据
df = DataFrame(a = [150000, 2700, 16614], b = [150000, 2700, 16614])

function format_bcol(n::Int64)
    int_part = n ÷ 100
    dec_part = lpad(string(n % 100), 2, '0')
    return "$int_part,$dec_part"
end

# 对b列应用格式化，可选择直接覆盖原列或生成新列
df.b_formatted = format_bcol.(df.b)

运行后即可得到和示例完全一致的显示效果。

方案2：使用Format.jl实现 #

Format.jl是专门处理数值/字符串格式化的工具包，完全适配这个需求，之前未得到预期结果通常是格式参数配置错误导致的，正确实现代码如下：

using DataFrames, Format

df = DataFrame(a = [150000, 2700, 16614], b = [150000, 2700, 16614])

# 配置规则：除以100后保留2位小数，逗号作小数分隔符，不启用千分位分隔
df.b_formatted = format.(df.b ./ 100, precision=2, decimal=',', thousands=nothing)

Format.jl是这类格式化需求的合适实现方式，相比手写字符串逻辑，它的性能更优，后续如果需要调整格式（比如增加千分位分隔、修改小数位数）只需要调整参数即可，维护成本更低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hbrovell