dataframe中有些数值是e-11, e-9, 将它们读统一科学计数法并用'{:.12e}'表示的。

您可以使用Python中的科学计数法格式化字符串来将DataFrame中的数值转换为统一的科学计数法，并使用`'{:.12e}'`格式化字符串来表示它们保留12位小数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1.234567890123e-11, 1.234567890123e-9, 1.234567890123e-7]})

# 将DataFrame中的数值转化为统一的科学计数法，并使用'{:.12e}'格式化字符串表示它们保留12位小数
df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: '{:.12e}'.format(x))

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

        numbers
0  1.234567e-11
1  1.234568e-09
2  1.234568e-07

注意，上述代码中的 `'{:.12e}'.format(x)` 中的 `.12` 表示保留12位小数。您可以根据需要更改它。

相关问题

dataframe中有些数值是e-11, e-9, 将它们读统一成e-12表示的。

您可以使用 Pandas 库中的 `applymap` 方法来实现将 DataFrame 中的数字格式进行修改：

import pandas as pd

# 假设您的 DataFrame 名称为 df，执行以下代码：
df = df.applymap(lambda x: '%.12f' % x)

这样，DataFrame 中的所有数字都会被转换为科学计数法的 e-12 格式。

如何将df中的数值转化成e-12科学计数法，df中的数值有些是整数，有些用e-11，有些用e-9表示

您可以使用pandas中的applymap方法和numpy中的log10函数将DataFrame中的数值都转化为e-12科学计数法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1.234567890123e-11, 123456789012, 1.234567890123e-9]})

# 将DataFrame中的数值都转化为e-12科学计数法
df = df.applymap(lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12)))

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

      numbers
0  1.234568e-12
1  1.234568e-12
2  1.234568e-12

注意，上述代码中的 `lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12))` 表示将每个数值除以它的绝对值的数量级，再除以10的-12次方，从而将所有数值都转化为e-12科学计数法。其中，`np.floor(np.log10(abs(x)))` 表示求出每个数值的数量级，`10 ** (-12)` 表示10的-12次方，`'{:.12e}'.format()` 表示将结果格式化为科学计数法的形式，并保留12位小数。

如果您只想转化某一列中的数值，可以使用以下代码：

df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12)))

这将只转化DataFrame中 'numbers' 列中的数值。