dataframe格式化只保留小数点后2位

你可以使用 Pandas 库中的 `round()` 函数来格式化 DataFrame 中的小数点位数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.234567, 2.345678, 3.456789], 'B': [4.56789, 5.6789, 6.789]})

# 使用 round() 函数格式化小数点位数
df = df.round(2)

print(df)

输出结果为：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在这个示例中，`round(2)` 函数将 DataFrame 中所有列的小数点位数格式化为两位。你可以根据需要更改此数字来格式化所需的位数。

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将代码补充完整#格式化数字为小数点后4位，并输出结果 财务指标=财务指标.applymap(lambda x___%x)

要将代码补充完整，并格式化数字为小数点后4位，可以使用Python的字符串格式化方法。以下是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 假设财务指标是一个DataFrame
财务指标 = pd.DataFrame({
    '收入': [1234567.8910, 2345678.9012],
    '成本': [123456.7890, 234567.8901]
})

# 使用applymap和lambda函数格式化数字为小数点后4位
财务指标 = 财务指标.applymap(lambda x: '{:.4f}'.format(x))

print(财务指标)

在这个代码中，`applymap`函数会将DataFrame中的每个元素应用到提供的lambda函数中。`lambda x: '{:.4f}'.format(x)`这个lambda函数会将每个元素格式化为小数点后4位的字符串。

输出结果将会是：

          收入        成本
0  1234567.8910  123456.7890
1  2345678.9012  234567.8901

df.iloc[1:,2:]applymap(lambda x:1/float(x)） 修改程序，使其输出格式为保留小数点后面3位

可以使用applymap()函数的格式化字符串来实现保留小数的功能，修改后的代码如下所示：

df.iloc[1:, 2:].applymap(lambda x: "{:.3f}".format(1/float(x)))

这里的 "{:.3f}" 表示格式化输出为保留小数点后三位的浮点数。applymap()函数会将lambda函数应用到DataFrame中的每个元素上，并返回一个新的DataFrame。