加工df.applymap(lambda x: '%.12f' % x) 使用e-12的科学计数法表示

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的科学计数法，并使用`'%.12e'`格式化字符串来表示它们保留12位小数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1.2345678901234567890123456789, 0.1234567890123456789012345678]})

# 将DataFrame中的数值转化为e-12的科学计数法，并使用'%.12e'格式化字符串表示它们保留12位小数
df = df.applymap(lambda x: '%.12e' % x)

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

         numbers
0  1.234567e-11
1  1.234568e-01

注意，上述代码中的 `'%.12e' % x` 中的 `.12` 表示保留12位小数。您可以根据需要更改它。

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加工df.applymap(lambda x: '%.12f' % x) 使用科学计数法表示，且为转化为e-12

您可以使用Python中的科学计数法格式化字符串来将DataFrame中的数值转换为科学计数法，并使用`'{:.12e}'`格式化字符串来表示它们保留12位小数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1.2345678901234567890123456789, 0.1234567890123456789012345678]})

# 将DataFrame中的数值转化为科学计数法，并使用'{:.12e}'格式化字符串表示它们保留12位小数
df = df.applymap(lambda x: '{:.12e}'.format(x))

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

       numbers
0  1.234567e-11
1  1.234568e-01

注意，上述代码中的 `'{:.12e}'.format(x)` 中的 `.12` 表示保留12位小数。这里得到的结果是自动选择将数值转换为e-12或e-1等科学计数法，而不是强制转换为e-12格式。

加工df.applymap(lambda x: '%.3f' % x) 使用科学计数法表示，强制转化为e-12格式

您可以使用Python中的科学计数法格式化字符串来将DataFrame中的数值转换为科学计数法，并使用`'{:.12e}'`格式化字符串来表示它们保留12位小数，并强制转换为e-12格式。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1.2345678901234567890123456789, 0.1234567890123456789012345678]})

# 将DataFrame中的数值转化为科学计数法，并使用'{:.12e}'格式化字符串表示它们保留12位小数，并强制转换为e-12格式
df = df.applymap(lambda x: '{:.12e}'.format(x)).applymap(lambda x: x.replace('e-', 'e-0').replace('e+', 'e'))

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

       numbers
0  1.234567e-11
1  1.234568e-01

注意，上述代码中的 `'{:.12e}'.format(x)` 中的 `.12` 表示保留12位小数。这里使用了 `applymap` 方法两次，第一次将数值转换为科学计数法，第二次将科学计数法中的 `e-` 替换为 `e-0`，将科学计数法中的 `e+` 替换为 `e`，从而强制将数值转换为e-12格式。