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Comment appliquer un formatage personnalisé à des colonnes spécifiques dans les DataFrames Pandas avec des valeurs à virgule flottante ?

Barbara Streisand
Libérer: 2024-11-12 14:38:02
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How to Apply Custom Formatting to Specific Columns in Pandas DataFrames with Floating-Point Values?

Formatage personnalisé pour les DataFrames flottants avec des Pandas

Affichage des DataFrames pandas avec des valeurs à virgule flottante peut souvent bénéficier d'un formatage personnalisé. Considérons le DataFrame suivant :

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])

print(df)
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Par défaut, les pandas affichent les flotteurs avec précision, ce qui donne :

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890
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Pour formater ces valeurs avec une devise, nous pouvons utiliser l'affichage intégré méthode :

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
print(df)
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Cela affichera :

        cost
foo  3.46
bar  4.57
baz  5.68
quux 6.79
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Formatage sélectif

Cependant, si seules certaines colonnes nécessitent un formatage personnalisé, nous pouvons pré-modifier le DataFrame :

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])

df['foo'] = df['cost']
df['cost'] = df['cost'].map('${:,.2f}'.format)
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Cette personnalisation permet un formatage ciblé au sein du DataFrame :

         cost       foo
foo   3.46  123.4567
bar   4.57  234.5678
baz   5.68  345.6789
quux  6.79  456.7890
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