把df的数值转化成科学计数法

可以使用Python中的科学计数法格式化字符串来将DataFrame中的数值转换为科学计数法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1234567.890123, 0.0001234567890123]})

# 将DataFrame中的数值转化为科学计数法
df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: '{:.2e}'.format(x))

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

       numbers
0  1.23e+06
1  1.23e-04

注意，上述代码中的 `'{:.2e}'.format(x)` 中的 `.2` 表示保留两位小数。您可以根据需要更改它。

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把df的数值转化成e-12科学计数法

您可以使用Python中的科学计数法格式化字符串来将DataFrame中的数值转换为e-12科学计数法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1234567.890123, 0.0001234567890123]})

# 将DataFrame中的数值转化为e-12科学计数法
df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: '{:.2e}'.format(x/1e12) + 'e-12')

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

       numbers
0  1.23e+00e-06
1  1.23e-10e-12

注意，上述代码中的 `'{:.2e}'.format(x/1e12) + 'e-12'` 中的 `1e12` 表示将数值除以 $10^{12}$，即将数值转换为以万亿为单位的值。您可以根据需要更改它。

如何将df中的数值转化成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中的数值都转化为e-12科学计数法。以下是一个示例代码：

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中的数值都转化为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，从而将所有数值都转化为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。

如果您只想转化某一列中的数值，可以使用以下代码：

df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: '{:.12e}'.format(x / 10 ** np.floor(np.log10(abs(x))) / 10 ** (-12)))

这将只转化DataFrame中 'numbers' 列中的数值。