您可以格式化要显示的pandas整数，例如用于浮动的`pd.options.display.float_format`吗？

Question

我已经看到了这个有关格式 的浮点
对大pandas显示的数字，但我有兴趣做同样的事情为 整数 。

现在，我有：

pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

这对我的数据中的浮点数有效，但会在转换为浮点数的整数上留下令人讨厌的尾随零，或者我将拥有不使用逗号格式化的普通整数。

熊猫文档提到了一个SeriesFormatter我无法找到任何信息的类。

另外，如果有一种方法可以编写单个字符串格式化程序，该格式化程序会将float格式化为，并将'{:,.2f}'尾随零的浮点数格式化为'{:,d}'，则也可以。

Answer 1

您可以猴子补丁pandas.io.formats.format.IntArrayFormatter：

import contextlib
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas.io.formats.format as pf
np.random.seed(2015)

@contextlib.contextmanager
def custom_formatting():
    orig_float_format = pd.options.display.float_format
    orig_int_format = pf.IntArrayFormatter

    pd.options.display.float_format = '{:0,.2f}'.format
    class IntArrayFormatter(pf.GenericArrayFormatter):
        def _format_strings(self):
            formatter = self.formatter or '{:,d}'.format
            fmt_values = [formatter(x) for x in self.values]
            return fmt_values
    pf.IntArrayFormatter = IntArrayFormatter
    yield
    pd.options.display.float_format = orig_float_format
    pf.IntArrayFormatter = orig_int_format


df = pd.DataFrame(np.random.randint(10000, size=(5,3)), columns=list('ABC'))
df['D'] = np.random.random(df.shape[0])*10000

with custom_formatting():
    print(df)

产量

      A     B     C        D
0 2,658 2,828 4,540 8,961.77
1 9,506 2,734 9,805 2,221.86
2 3,765 4,152 4,583 2,011.82
3 5,244 5,395 7,485 8,656.08
4 9,107 6,033 5,998 2,942.53

在之外时with-statement：

print(df)

产量

      A     B     C            D
0  2658  2828  4540  8961.765260
1  9506  2734  9805  2221.864779
2  3765  4152  4583  2011.823701
3  5244  5395  7485  8656.075610
4  9107  6033  5998  2942.530551