lambda x: '%.12f' % x 两个%是什么意思？

`lambda x: '%.12f' % x` 中的 `%` 是字符串格式化操作符。它的作用是将浮点数 `x` 格式化为一个字符串，字符串的格式为浮点数，保留小数点后 12 位。

在这个字符串格式化操作中，`'%.12f'` 是格式化字符串，其中 `%` 是格式化操作符，`.12f` 是格式化类型，表示将 `x` 格式化为浮点数，并保留小数点后 12 位。例如，如果 `x` 的值为 `1.234567890123`，则格式化字符串 `'%.12f' % x` 的结果为 `'1.234567890123'`。

在 lambda 表达式中，`x` 是一个参数。当我们将这个 lambda 表达式应用到 DataFrame 中的每一个元素时，实际上是将这个元素作为参数传递给了 lambda 表达式。lambda 表达式会对这个参数进行操作，并返回一个格式化后的字符串。这个字符串最终会被应用到 DataFrame 中的相应位置，从而实现了我们对 DataFrame 中数字格式的修改。

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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。

f['ym']=f.tradedate.apply(lambda x : x.year*100 + x.month) f_5=f.loc[f.Accper %10 ==6].copy()运行后not all arguments converted during string formatting

这个错误通常是因为在某些特定的数据类型执行模板字符串时，解释器无法正确地将其转换为字符串。根据你提供的上下文，这个错误可能是由于df['ym']列中的数据类型不是整数而引起的。你可以尝试将其转换为整数类型，例如：

f['ym'] = f['ym'].astype(int)
f_5 = f.loc[f['Accper'] % 10 == 6].copy()

或者，你还可以使用 `query` 方法来筛选数据，例如：

f_5 = f.query('Accper % 10 == 6').copy()

这两种方法都可以避免出现 "not all arguments converted during string formatting" 错误。