display.float_format

时间: 2023-06-09 21:08:12 浏览: 41
好的,你的问题是:`display.float_format`是什么? `display.float_format` 是 pandas 库中的一个选项,用于格式化浮点数的显示。此选项允许用户控制 pandas 数据帧中浮点数的显示方式,包括精度、十进制位、指数符号等。用户可以通过 `set_option()` 方法设置此选项,例如: ``` import pandas as pd pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) ``` 上述代码将浮点数在数据帧中显示为两位小数。
相关问题

pd.options.display.float_format

pd.options.display.float_format是一个pandas库中的选项,于设置浮点数的格式。默认情况,浮点数会以科学计数法的形式显示。通过设置pd.options.display.float_format,可以自定义浮点数的显示格式。 例如,可以使用以下代码将浮点数显示为小数形式,保留两位小数: ```python import pandas as pd pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format # 示例数据 data = {'A': [0.1234, 0.5678, 0.9123], 'B': [1.2345, 5.6789, 9.1234]} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 输出结果将会是: ``` A B 0 0.12 1.23 1 0.57 5.68 2 0.91 9.12 ``` 这样设置之后,浮点数将以两位小数的形式显示。注意,这只是一种显示格式,不会改变浮点数的实际值。

解释pd.options.display.float_format

`pd.options.display.float_format` 是 pandas 的一个选项,用于设置浮点数的显示格式。它是一个全局选项,可以控制整个 pandas 库中浮点数的显示格式。 具体来说,当你使用 pandas 显示 DataFrame 或 Series 中的浮点数时,pandas 会使用 `pd.options.display.float_format` 中设置的格式来显示这些浮点数。例如,如果你将 `pd.options.display.float_format` 设置为 `'{:.2f}'.format`,那么 DataFrame 或 Series 中的浮点数将会被格式化为保留两位小数的字符串。 你可以通过直接赋值 `pd.options.display.float_format` 来更改其格式。例如: ```python pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format ``` 这将会将浮点数格式化为保留两位小数的字符串。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 或 Series 中使用不同的显示格式,你应该使用 DataFrame 或 Series 的 `style.format` 方法来格式化数据。

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将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-d8bda818b845> in <module> 1 import pandas as pd 2 from IPython.display import display ----> 3 data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='utf-8') 4 data.insert(2, 'goods', '') 5 def get_goods(title): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 608 kwds.update(kwds_defaults) 609 --> 610 return _read(filepath_or_buffer, kwds) 611 612 C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 460 461 # Create the parser. --> 462 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 463 464 if chunksize or iterator: C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds) 817 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"] 818 --> 819 self._engine = self._make_engine(self.engine) 820 821 def close(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine) 1048 ) 1049 # error: Too many arguments for "ParserBase" -> 1050 return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] 1051 1052 def _failover_to_python(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds) 1896 1897 try: -> 1898 self._reader = parsers.TextReader(self.handles.handle, **kwds) 1899 except Exception: 1900 self.handles.close() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 83: invalid continuation byte

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