applymap(lambda x: '{:.5f}{}'.format(x/10**np.floor(np.log10(abs(x)))/10**12)))

`applymap(lambda x: '{:.5f}{}'.format(x/10**np.floor(np.log10(abs(x)))/10**12)))` 是一个 Pandas 数据框中的方法，它对数据框的每个元素应用一个 lambda 函数，然后返回一个新的数据框。具体来说，它的作用是将数据框中的每个元素做如下处理：

1. 计算数据的绝对值的对数的整数部分，即 $\lfloor \log_{10} |x| \rfloor$，其中 $x$ 是当前元素的值。
2. 计算 $x$ 除以 $10$ 的整数幂，即 $x/10^{\lfloor \log_{10} |x| \rfloor}$，这个数的意义是将 $x$ 的小数点向左移动到第一位。
3. 将上一步得到的数除以 $10^{12}$，即将小数点向左移动 $12$ 位，得到一个小数形式的字符串。
4. 将上一步得到的小数形式的字符串和字符串 `'e-12'` 拼接起来，得到最终的字符串。

具体来说，`'{:.5f}{}'.format(x/10**np.floor(np.log10(abs(x)))/10**12)` 的作用是将一个浮点数按照上述步骤格式化为科学计数法的字符串形式，其中：

- `'{:.5f}'` 表示将一个浮点数格式化为保留5位小数的形式。
- `'{:.5f}{}'.format(...)` 表示将上一步得到的小数形式的字符串和字符串 `'e-12'` 拼接起来。

例如，假设有一个数据框 `df`，其中的一个元素为 `6.1174e-11`，则应用 `applymap(lambda x: '{:.5f}{}'.format(x/10**np.floor(np.log10(abs(x)))/10**12)))` 后，这个元素会被格式化为字符串 `'0.61174e-12'`。