pandas, dataframe里面的数值都是用1.2e-11的科学计数法表示的,如何转化成0.12e-12表示。

时间: 2024-03-21 07:39:22 浏览: 79
你可以使用 `pd.options.display.float_format` 来设置 DataFrame 中浮点数的显示格式。具体来说,你可以像下面这样设置: ```python pd.options.display.float_format = lambda x: '{:.2f}e-12'.format(x*100) ``` 这将会把浮点数格式化为 `0.12e-12` 的形式。其中,`lambda x: '{:.2f}e-12'.format(x*100)` 是一个匿名函数,它将浮点数乘以 100 并格式化为字符串。你可以根据需要调整这个函数以适应不同的显示格式。 注意,这个设置将会影响到整个 pandas 库,因此如果你只想在特定的 DataFrame 中使用不同的显示格式,你应该使用 DataFrame 的 `style.format` 方法来格式化数据。例如: ```python df.style.format(lambda x: '{:.2f}e-12'.format(x*100)) ``` 这将会把 DataFrame `df` 中的每个浮点数格式化为 `0.12e-12` 的形式。
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如何将df中的数值都归一化到e-12科学计数法,df中的数值有些是整数,有些用e-11,有些用e-9表示

您可以使用pandas中的applymap方法和numpy中的log10函数将DataFrame中的数值都归一化到e-12科学计数法。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'numbers': [1.234567890123e-11, 123456789012, 1.234567890123e-9]}) # 将DataFrame中的数值都归一化到e-12科学计数法 df = df.applymap(lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12))) # 打印转换后的DataFrame print(df) ``` 输出结果为: ``` numbers 0 1.234568e-12 1 1.234568e-12 2 1.234568e-12 ``` 注意,上述代码中的 `lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12))` 表示将每个数值除以它的绝对值的数量级,再除以10的-12次方,从而将所有数值都归一化到e-12科学计数法。其中,`np.floor(np.log10(abs(x)))` 表示求出每个数值的数量级,`10 ** (-12)` 表示10的-12次方,`'{:.12e}'.format()` 表示将结果格式化为科学计数法的形式,并保留12位小数。 如果您只想归一化某一列中的数值,可以使用以下代码: ```python df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12))) ``` 这将只归一化DataFrame中 'numbers' 列中的数值。

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