pandas apply 浮点数转字符串并保留两位小数点

可以使用 apply 函数结合 lambda 表达式来实现将浮点数转换为字符串并保留两位小数点的操作。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1.23456789, 2.34567890], 'B': [3.45678901, 4.56789012]})

# 定义转换函数
def float_to_str(x):
    return '{:.2f}'.format(x)

# 使用 apply 函数将浮点数转换为字符串并保留两位小数点
df = df.apply(lambda x: x.apply(float_to_str))

print(df)

输出结果如下：

      A     B
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

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pandas保留小数点后两位

可以使用 Pandas 中的 round() 函数来保留小数点后两位。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 保留小数点后两位
df = df.round(2)

# 显示数据
print(df)

在这个例子中，我们首先使用 Pandas 的 read_csv() 函数读取了一个 CSV 文件，然后使用 round() 函数将所有数据保留小数点后两位，最后使用 print() 函数显示了处理后的数据。

pandas字符串中只保留数字、‘*’和小数点

要在pandas字符串中只保留数字、星号（*）和小数点，您可以使用`str.replace()`方法结合正则表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含特殊字符的示例Series
data = pd.Series(['Hello123!', '4.56*How are you?', 'I\'m fine.'])

# 使用正则表达式匹配除了数字、星号和小数点之外的所有字符，并替换为空字符串
data = data.str.replace('[^0-9*.]', '')

# 打印处理后的结果
print(data)

运行上述代码后，您将得到如下输出：

0      123
1    4.56*
2         
dtype: object

在这个示例中，`[^0-9*.]`是一个正则表达式模式，用于匹配除了数字、星号和小数点之外的所有字符。`str.replace()`方法将匹配到的字符替换为空字符串，从而只保留数字、星号和小数点。

请注意，上述代码中的`data`是一个`pandas`的`Series`对象，您可以根据实际情况将其替换为`DataFrame`中的某一列或其他字符串数据。