pandas DataFrame 中的浮点和整数格式

Question

我有一个数据框，我想将数据框的一部分格式化为浮点数，另一部分格式化为整数。基本上，如果小数不为零，我想用三位小数格式化数据帧，如果三位小数为零，则格式化为整数。

A	B	C	D	E
120000.0000	1500000.0000	8.343	2.325	6.453
150000.0000	120000.0000	4.875	3.838	53.348
160000.0000	-12600000000	1.406	5.350	100.242
180000.0000	-2640000.0000	NaN	6.863	147.136
210000.0000	-4020000.0000	-2.063	8.376	194.031

Data type
A    float64
B    float64
C    float64
D    float64
E    float64
dtype: object

我使用了以下代码：

# Custom formatting function
def custom_format(value):
    if pd.isnull(value) or np.isinf(value):
        return value
    rounded_value = round(value, 3)
    if rounded_value == int(rounded_value):
        formatted_value = f'{int(rounded_value):.0f}'  # Show whole number only
    else:
        formatted_value = f'{rounded_value:.3f}'  # Show three decimals
    return formatted_value

# Apply custom formatting to the entire DataFrame
formatted_df = df.applymap(custom_format)

formatted_df

这就是我得到的：

A	B	C	D	E
120000	1500000	8.343	2.325	6.453
150000	120000	4.875	3.838	53.348
160000	-1260000	1.406	5.350	100.242
180000	-2640000	NaN	6.863	147.136
210000	-4020000	-2.063	8.376	194.031

这就是我想要的，但是，数据类型改变了，变成了这样：

A    object
B    object
C    object
D    object
E    object
dtype: object

问题是我需要这些值是数字，同时保持以前的格式。我尝试了多个代码，但对象格式始终保持不变。

Answer 1

您可以在代码末尾将列转换回数字类型

formatted_df = formatted_df.apply(pd.to_numeric)