python dataframe整列数据格式转换

可以使用apply函数或map函数来对DataFrame的整列数据进行格式转换。例如，引用中的代码展示了如何使用apply函数将整列数据添加千分位分隔符。首先，导入pandas库和numpy库，创建一个DataFrame对象。然后，使用apply函数和lambda函数将num列中的数据转换为带有千分位分隔符的格式。最后，打印出转换后的DataFrame。

引用中的代码展示了如何使用apply函数或map函数将整列数据格式转换为百分比形式。首先，导入pandas库和numpy库，创建一个DataFrame对象。然后，使用apply函数和lambda函数将A1列中的数据转换为百分比形式，并指定保留的小数位数。同样地，也可以使用map函数实现相同的功能。最后，打印出转换后的DataFrame。

引用中的代码展示了如何使用round函数来保留DataFrame中的小数点后指定位数的小数。首先，导入pandas库和numpy库，创建一个DataFrame对象。然后，使用round函数指定保留的小数位数。最后，打印出保留指定小数位数后的DataFrame。

综上所述，可以根据具体需求使用apply函数、map函数或round函数来对DataFrame的整列数据进行格式转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，千分位分隔符）](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/123329042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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