解释df.applymap(lambda x: '%.12f' % x)

`df.applymap(lambda x: '%.12f' % x)` 是一个 DataFrame 的方法，用于将 DataFrame 中的每个元素应用一个函数。

在这个操作中，我们使用了一个匿名函数 `lambda x: '%.12f' % x`，它的作用是将传入的参数 `x` 转换为一个字符串，字符串格式为浮点数，保留小数点后 12 位。这个函数可以应用于 DataFrame 的每个元素，将元素的值转换为字符串格式。

这样，我们就可以将 DataFrame 中的每一个数值都转换为一个科学计数法的 e-12 格式的字符串。最终的结果是一个新的 DataFrame，其中包含了与原始 DataFrame 相同的行列，但是每个元素都被转换为了字符串。

相关问题

df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)

`df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)` 是 Pandas 中用于对数据框 `df2` 中的每个元素应用函数的方法，其中 `lambda x:'%.3f'%x` 是一个匿名函数，它将每个元素格式化为保留 3 位小数的字符串。

具体来说，`applymap()` 方法用于将一个函数应用于数据框中的每个元素，返回一个新的数据框。在这个例子中，`lambda x:'%.3f'%x` 是一个匿名函数，它将每个元素 `x` 格式化为保留 3 位小数的字符串。通过这种方式，我们可以将数据框中所有的元素都格式化为保留 3 位小数的字符串。

df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)中%x表达什么

在 `df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)` 中，`x` 表示数据框 `df2` 中的每个元素，即 `applymap()` 方法会遍历数据框中的每个元素，将其作为参数传递给 `lambda` 函数中的 `x`，然后对其进行处理。在这个例子中，`x` 是一个数值，使用 `%.3f` 的格式化字符串将其格式化为保留 3 位小数的字符串。因此，`applymap()` 方法返回一个新的数据框，其中每个元素都被格式化为保留 3 位小数的字符串。