如何使用 applymap 方法格式化 DataFrame 中不同类型的数据？

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《如何使用 applymap 方法格式化 DataFrame 中不同类型的数据？》，聊聊，我们一起来看看吧！

通过applymap方法格式化dataframe

在读取数据时，经常会出现不同类型的数据混杂在一起的情况，这也给数据的格式化带来了一定的困难。为了解决这个问题，pandas提供了applymap方法，它可以逐个元素对dataframe进行操作。

以给定的dataframe为例，其中包含字符串、整数和浮点数：

import pandas as pd
data = [['a', 10000, 5000, 0.5], ['b', 20000, 30000, 1.5], ['c', 30000, 10000, 0.3333333]]
dt = pd.dataframe(data, columns=['产品', '任务', '销售', '完成率'])

要将结果格式化为如下形式：

可以使用applymap方法应用λ函数：

dt = dt.applymap(lambda x: format(x, '.2%') if pd.api.types.is_float(x) else '{:.1f}万'.format(x/10000) if pd.api.types.is_integer(x) else x)

通过lambda函数判断每个元素的类型，并应用相应的格式。最终结果如下所示：

好了，本文到此结束，带大家了解了《如何使用 applymap 方法格式化 DataFrame 中不同类型的数据？》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！