pandas，df的数据是科学计数法表示的，如3.5e-11, 4.5e-9， 将所有的数据转化成e-12表示，如0.35e-12，0.045e-12。

可以使用Pandas的applymap函数和lambda函数来实现将所有数据转换为e-12表示。具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [3.5e-11, 4.5e-9], 'B': [2.0e-10, 1.5e-12]})

# 定义转换函数
def convert_to_e12(x):
    return '{:.3f}e-12'.format(x * 1000)

# 使用applymap和lambda将所有数据转换为e-12表示
df = df.applymap(lambda x: convert_to_e12(x))

print(df)

输出结果为：

            A            B
0  0.035e-12  0.200e-12
1  0.045e-12  0.015e-12

在转换函数中，首先将数值乘以1000，将其转换为以毫微米为单位表示的数值，然后使用字符串格式化将其转换为e-12表示。在applymap函数中，使用lambda函数对每个元素应用转换函数。最终得到的结果就是所有数据均以e-12表示。

相关问题

将df中的e-11科学计数法的数值转化为e-12

您可以使用pandas中的replace方法将DataFrame中的e-11科学计数法的数值转换为e-12。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-10, 1.234567890123e-9]})

# 将DataFrame中的e-11科学计数法的数值转换为e-12
df = df.replace(to_replace=r'e-11$', value='e-12', regex=True)

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

        numbers
0  1.234568e-12
1  1.234568e-10
2  1.234568e-09

注意，上述代码中的 `df.replace(to_replace=r'e-11$', value='e-12', regex=True)` 将DataFrame中的所有e-11科学计数法的数值替换为e-12。其中，`to_replace=r'e-11$'` 表示要替换的值是以 `e-11` 结尾的字符串，`value='e-12'` 表示要替换成 `e-12`，`regex=True` 表示要使用正则表达式进行替换。

如果您只想替换某一列中的数值，可以使用以下代码：

df['numbers'] = df['numbers'].replace(to_replace=r'e-11$', value='e-12', regex=True)

这将只替换DataFrame中 'numbers' 列中的e-11科学计数法的数值。

将df中的1e-11科学计数法的数值转化为0.1e-12

您可以使用pandas中的replace方法将DataFrame中的1e-11科学计数法的数值替换为0.1e-12。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, 1e-11, 1.234567890123e-9]})

# 将DataFrame中的1e-11科学计数法的数值替换为0.1e-12
df = df.replace(to_replace=1e-11, value=0.1e-12)

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

        numbers
0  1.234568e-11
1  1.000000e-13
2  1.234568e-09

注意，上述代码中的 `df.replace(to_replace=1e-11, value=0.1e-12)` 将DataFrame中的所有1e-11科学计数法的数值替换为0.1e-12。如果您只想替换某一列中的数值，可以使用以下代码：

df['numbers'] = df['numbers'].replace(to_replace=1e-11, value=0.1e-12)

这将只替换DataFrame中 'numbers' 列中的1e-11科学计数法的数值。