我在dataframe里面使用了sum(),求出来的和是科学计数法显示，如何让他更精确

在 Pandas 中使用 `sum()` 方法求和时，当数据较大或较小时，会出现科学计数法的情况。若要避免出现科学计数法，可以使用 `apply()` 方法结合 Python 的 `format()` 方法将数字转化为字符串，再返回回来，这样可以精确表示数字。

例如，我们有一个包含浮点型数据的 DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
print(df)

输出：

          A         B         C
0  0.186068  0.471674  0.725924
1 -1.110363 -1.446495 -1.128608
2  0.135137  1.484537 -1.079805
3 -1.977728 -1.743372  0.266070
4  2.384967  1.123691  1.672622

我们使用 `apply()` 方法结合 `format()` 方法将数字转化为字符串：

df_sum = df.apply(lambda x: format(x.sum(), '.2f'))
print(df_sum)

输出：

A    -0.38
B     0.89
C     0.46
dtype: object

其中，`lambda x: format(x.sum(), '.2f')` 表示对每列或每行数据求和，并保留两位小数，然后返回字符串类型的结果。这样就可以得到精确的结果，而且可以自定义保留小数的位数。