dataframe格式化只保留小数点后2位
时间: 2023-09-26 21:11:23 浏览: 37
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:
```python
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。
相关问题
dataframe如何格式化某一列
在 Pandas 中,可以使用 `apply` 方法和字符串格式化来格式化 DataFrame 中的某一列。例如,假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含一个名为 `price` 的列,我们想要将其格式化为货币格式(例如,将整数 100000 格式化为 "$100,000.00"),可以使用以下代码:
```python
df['price'] = df['price'].apply(lambda x: '${:,.2f}'.format(x))
```
这将将 `price` 列中的每个值转换为字符串,并将其格式化为货币格式,然后将其存储回 `df` 中的 `price` 列。请注意,`{:,.2f}` 中的 `:` 表示格式化字符串的起始点,`{}` 表示要格式化的值,并且 `,.2f` 表示将浮点数格式化为以逗号分隔的数字,小数点后保留两位。
spark保存到小数点后4位
你可以使用Spark的格式化函数来保存到小数点后4位。具体来说,你可以使用`format_number`函数将数字格式化为指定小数位数的字符串,然后将结果保存到文本文件中。以下是一个示例代码:
```
import org.apache.spark.sql.functions._
// 创建一个包含浮点数的DataFrame
val df = Seq((1, 3.1415926), (2, 2.7182818)).toDF("id", "value")
// 使用format_number函数将浮点数格式化为4位小数的字符串
val formattedDf = df.withColumn("formatted_value", format_number($"value", 4))
// 将结果保存到文本文件中
formattedDf.write.text("output_path")
```
在上面的代码中,我们使用`format_number($"value", 4)`函数将`value`列的浮点数格式化为4位小数的字符串,并将结果保存到`formatted_value`列中。然后,我们将整个DataFrame保存到文本文件中。