Pandas调用resample.interpolate后无法格式化保留两位小数怎么办

问题原因 #

核心问题是你没有接收map()方法的返回值：Pandas中绝大多数Series、DataFrame的操作默认都不会原地修改原数据，map('{:.2f}'.format)执行后会生成一个格式化完成的新Series，你没有把这个新Series赋值回原DataFrame的对应列，原数据自然不会有变化。
另外需要提前注意：如果格式化后还需要做数值计算，不要把数值转成字符串，直接做数值层面的四舍五入即可。

可用方案 #

• 方案1：保留数值类型（推荐，适配后续计算需求）
  使用round()方法直接对数值做两位小数保留，支持单列或全表操作：

# 针对单列做处理，赋值回原列
ecoData["1/31/2019"] = ecoData["1/31/2019"].round(2)

# 如果要一次性对所有列统一保留两位小数，直接操作整个DataFrame即可
ecoData = ecoData.round(2)

ecoData.head()

• 方案2：转固定两位小数的字符串格式
  如果需要强制固定显示两位小数（例如数值1.3需要显示为1.30的格式化场景），将map方法的返回结果赋值回原列即可：

ecoData["1/31/2019"] = ecoData["1/31/2019"].map('{:.2f}'.format)
ecoData.head()

提示：该方案会把列数据类型转为字符串，后续无法直接做数值运算，无特殊格式化需求优先选方案1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fransua