pandas 如何按数据类型设置格式
在 pandas 中输出表格时，可能会遇到不同类型数据需要按特定格式显示的情况。以下方法介绍如何按照数据类型一次性对表格进行格式化处理。
按字符串、整数和浮点数类型设置格式
给定数据如下：
本文档主要讲述的是Android 本地数据存储；对于需要跨应用程序执行期间或生命期而维护重要信息的应用程序来说，能够在移动设备上本地存储数据是一种非常关键的功能。作为一名开发人员，您经常需要存储诸如用户首选项或应用程序配置之类的信息。您还必须根据一些特征（比如访问可见性）决定是否需要涉及内部或外部存储器，或者是否需要处理更复杂的、结构化的数据类型。跟随本文学习 Android 数据存储 API，具体来讲就是首选项、SQLite 和内部及外部内存 API。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以
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import pandas as pd data=[[“a”,10000,5000,0.5],[“b”,20000,30000,1.5],[“c”,30000,10000,0.3333333]] dt=pd.dataframe(data,columns=[“产品”,”任务”,”销售”,”完成率”])
要按照数据类型一次性设置格式，可以使用 applymap() 方法：
dt = dt.applymap(lambda x: format(x, ".2%") if pd.api.types.is_float(x) else '{:.1f}万'.format(x/10000) if pd.api.types.is_integer(x) else x)此方法使用 lambda 函数根据不同数据类型设置格式：
通过上述方法，表格将按数据类型格式化显示：
产品 任务 销售 完成率 0 A 10000.0 5000.0 50.00% 1 B 20000.0 30000.0 150.00% 2 C 30000.0 10000.0 33.3%
以上就是Pandas 如何根据数据类型设置格式？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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