Python中如何设置Pandas DataFrame数字格式取消科学计数法并为指定列加$符号

解决方法 #

你可以通过Pandas的显示格式配置和样式设置实现需求，分为两种场景可选：

场景1：仅临时展示时修改格式，不改变原数据类型（推荐） #

使用DataFrame的style属性针对指定列设置展示规则，不会影响后续数值计算：

import pandas as pd
import numpy as np

numbers = np.array([123242737.4923,679754672.3849]) 
numbers2 = np.array([123523,467895]) 

dict_val = pd.DataFrame({'Numbers':numbers.round(2),'Numbers 2': numbers2})

# 自定义格式输出
display(dict_val.style.format({
    'Numbers': '{:.2f}', # 保留两位小数，禁用科学计数法
    'Numbers 2': '${:.0f}' # 整数前加$符号
}))

场景2：全局关闭科学计数法，所有DataFrame都生效 #

如果希望后续所有Pandas输出都不使用科学计数法，可以先配置全局参数：

# 全局设置浮点数显示格式，保留两位小数，禁用科学计数法
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)

# 单独处理Numbers 2列的$符号，修改后该列转为字符串类型
dict_val['Numbers 2'] = dict_val['Numbers 2'].apply(lambda x: f'${x}')

display(dict_val)

注意：第二种场景下修改Numbers 2列后，该列会变为字符串类型，无法直接参与数值计算，仅适合纯展示场景使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者georgehere