programming python

Làm cách nào để thêm dấu phẩy vào một số trong khung dữ liệu trong python?

Trong chương trình này, chúng ta cần in đầu ra của một số nguyên đã cho ở định dạng giá trị vị trí quốc tế và đặt dấu phẩy ở vị trí thích hợp, từ bên phải. Hãy xem một ví dụ về cách in số bằng dấu phẩy dưới dạng dấu phân cách hàng nghìn trong Python

ví dụ

Input : 1000000
Output : 1,000,000

Input : 1000
Output : 1,00

Phương pháp 1. sử dụng chuỗi f

Chuỗi F cung cấp một cách ngắn gọn và thuận tiện để nhúng các biểu thức python bên trong các chuỗi ký tự để định dạng. Phần bên trong trong dấu ngoặc nhọn. , nói để định dạng số và sử dụng dấu phẩy làm dấu phân cách hàng nghìn

ví dụ 1

Định dạng số và thêm dấu phẩy dưới dạng dấu phân cách một nghìn để sử dụng cú pháp định dạng ‘,d’ trong hàm format[]

Python3

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

8____10

1,000,000,000

Đầu ra

1,000,000,000

ví dụ 2

Chuỗi F có chức năng thay thế

Python3

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

1,000,000,000

7____122

Đầu ra

1,000,000,000

Phương pháp 2. chuỗi. định dạng[]

Ở đây, chúng tôi đã sử dụng “{. ,}” cùng với hàm format[] để thêm dấu phẩy mỗi nghìn vị trí bắt đầu từ trái. Điều này được giới thiệu trong Python và nó tự động thêm dấu phẩy khi viết cú pháp sau.

Mọi đường dẫn chuỗi hợp lệ đều được chấp nhận. Chuỗi có thể là một URL. Lược đồ URL hợp lệ bao gồm http, ftp, s3, gs và tệp. Đối với các URL của tệp, một máy chủ lưu trữ được yêu cầu. Một tệp cục bộ có thể là. tập tin. // localhost/đường dẫn/đến/bảng. csv

Nếu bạn muốn truyền vào một đối tượng đường dẫn, gấu trúc chấp nhận bất kỳ

1,000,000,000

1 nào

Theo đối tượng giống như tệp, chúng tôi đề cập đến các đối tượng có phương thức

1,000,000,000

2, chẳng hạn như xử lý tệp [e. g. thông qua chức năng

1,000,000,000

3 dựng sẵn] hoặc

1,000,000,000

sep str, mặc định ','

Dấu phân cách để sử dụng. Nếu sep là Không có, thì công cụ C không thể tự động phát hiện dấu tách, nhưng công cụ phân tích cú pháp Python thì có thể, nghĩa là cái sau sẽ được sử dụng và tự động phát hiện dấu tách bằng công cụ trình thám thính dựng sẵn của Python,

1,000,000,000

5. Ngoài ra, dấu phân cách dài hơn 1 ký tự và khác với

1,000,000,000

6 sẽ được hiểu là biểu thức chính quy và cũng sẽ buộc sử dụng công cụ phân tích cú pháp Python. Lưu ý rằng các dấu phân cách regex có xu hướng bỏ qua dữ liệu được trích dẫn. Ví dụ về biểu thức chính quy.

1,000,000,000

dấu phân cách str, mặc định

1,000,000,000

Bí danh cho sep

tiêu đề int, danh sách int, Không, mặc định 'suy ra'

[Các] số hàng để sử dụng làm tên cột và bắt đầu dữ liệu. Hành vi mặc định là suy ra tên cột. nếu không có tên nào được chuyển thì hành vi giống hệt với

1,000,000,000

9 và tên cột được suy ra từ dòng đầu tiên của tệp, nếu tên cột được chuyển rõ ràng thì hành vi giống hệt với

1,000,000,000

10. Hoàn toàn vượt qua

1,000,000,000

9 để có thể thay thế các tên hiện có. Tiêu đề có thể là danh sách các số nguyên xác định vị trí hàng cho đa chỉ mục trên các cột e. g. [0,1,3]. Các hàng xen kẽ không được chỉ định sẽ bị bỏ qua [e. g. 2 trong ví dụ này bị bỏ qua]. Lưu ý rằng tham số này bỏ qua các dòng nhận xét và dòng trống nếu

1,000,000,000

12, do đó,

1,000,000,000

9 biểu thị dòng dữ liệu đầu tiên thay vì dòng đầu tiên của tệp

tên giống như mảng, tùy chọn

Danh sách các tên cột để sử dụng. Nếu tệp chứa hàng tiêu đề, thì bạn nên chuyển rõ ràng

1,000,000,000

9 để ghi đè tên cột. Bản sao trong danh sách này không được phép

index_col int, str, chuỗi int / str, hoặc Sai, tùy chọn, mặc định

1,000,000,000

[Các] cột để sử dụng làm nhãn hàng của

1,000,000,000

16, được cung cấp dưới dạng tên chuỗi hoặc chỉ mục cột. Nếu một chuỗi int / str được đưa ra, Multi Index được sử dụng

Ghi chú.

1,000,000,000

17 có thể được sử dụng để buộc gấu trúc không sử dụng cột đầu tiên làm chỉ mục, e. g. khi bạn có tệp không đúng định dạng với dấu phân cách ở cuối mỗi dòng

usecols giống như danh sách hoặc có thể gọi được, tùy chọn

Trả về một tập hợp con của các cột. Nếu giống như danh sách, tất cả các phần tử phải là vị trí [i. e. chỉ số nguyên vào cột tài liệu] hoặc chuỗi tương ứng với tên cột do người dùng cung cấp trong tên hoặc được suy ra từ [các] hàng tiêu đề tài liệu. Nếu

1,000,000,000

18 được cung cấp, [các] hàng tiêu đề tài liệu không được tính đến. Ví dụ: tham số usecols giống như danh sách hợp lệ sẽ là

1,000,000,000

19 hoặc

1,000,000,000

20. Thứ tự phần tử bị bỏ qua, vì vậy

1,000,000,000

21 giống như

1,000,000,000

22. Để khởi tạo một DataFrame từ

1,000,000,000

23 với thứ tự phần tử được giữ nguyên, hãy sử dụng

1,000,000,000

24 cho các cột theo thứ tự

1,000,000,000

25 hoặc

1,000,000,000

26 cho thứ tự

1,000,000,000

Nếu có thể gọi được, hàm có thể gọi được sẽ được đánh giá dựa trên tên cột, trả về các tên mà hàm có thể gọi được đánh giá là True. Một ví dụ về đối số có thể gọi hợp lệ sẽ là

1,000,000,000

28. Sử dụng tham số này dẫn đến thời gian phân tích cú pháp nhanh hơn nhiều và sử dụng bộ nhớ thấp hơn

bóp bool, mặc định Sai

Nếu dữ liệu được phân tích cú pháp chỉ chứa một cột thì trả về Sê-ri

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 4. 0. Nối

1,000,000,000

29 vào lệnh gọi tới

1,000,000,000

30 để nén dữ liệu.

tiền tố str, tùy chọn

Tiền tố để thêm vào số cột khi không có tiêu đề, e. g. 'X' cho X0, X1, ...

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 4. 0. Sử dụng cách hiểu danh sách trên các cột của DataFrame sau khi gọi

1,000,000,000

30.

mangle_dupe_cols bool, mặc định Đúng

Các cột trùng lặp sẽ được chỉ định là 'X', 'X. 1’, …’X. N', thay vì 'X'...'X'. Truyền vào Sai sẽ khiến dữ liệu bị ghi đè nếu có tên trùng lặp trong các cột

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 5. 0. Chưa triển khai và một đối số mới để chỉ định mẫu cho tên của các cột trùng lặp sẽ được thêm vào thay thế

dtype Nhập tên hoặc chính tả của cột -> loại, tùy chọn

Kiểu dữ liệu cho dữ liệu hoặc cột. e. g. {'một'. np. float64, 'b'. np. int32, 'c'. ‘Int64’} Sử dụng str hoặc đối tượng cùng với cài đặt na_values phù hợp để giữ nguyên và không diễn giải dtype. Nếu bộ chuyển đổi được chỉ định, chúng sẽ được áp dụng THAY THẾ cho chuyển đổi dtype

Mới trong phiên bản 1. 5. 0. Đã thêm hỗ trợ cho defaultdict. Chỉ định một defaultdict làm đầu vào trong đó mặc định xác định dtype của các cột không được liệt kê rõ ràng.

công cụ {'c', 'python', 'pyarrow'}, tùy chọn

Công cụ phân tích cú pháp để sử dụng. Công cụ C và pyarrow nhanh hơn, trong khi công cụ python hiện có nhiều tính năng hơn. Đa luồng hiện chỉ được hỗ trợ bởi công cụ pyarrow

Mới trong phiên bản 1. 4. 0. Công cụ “pyarrow” đã được thêm làm công cụ thử nghiệm và một số tính năng không được hỗ trợ hoặc có thể không hoạt động chính xác với công cụ này.

bộ chuyển đổi chính tả, tùy chọn

Dict của các chức năng để chuyển đổi các giá trị trong các cột nhất định. Các khóa có thể là số nguyên hoặc nhãn cột

true_values danh sách, tùy chọn

Các giá trị được coi là True

false_values danh sách, tùy chọn

Các giá trị được coi là Sai

skipinitialspace bool, mặc định Sai

Bỏ qua khoảng trắng sau dấu phân cách

skiprows giống như danh sách, int hoặc có thể gọi được, tùy chọn

Số dòng cần bỏ qua [được lập chỉ mục 0] hoặc số dòng cần bỏ qua [int] ở đầu tệp

Nếu có thể gọi được, hàm có thể gọi được sẽ được đánh giá dựa trên các chỉ số hàng, trả về True nếu hàng sẽ bị bỏ qua và Sai nếu không. Một ví dụ về đối số có thể gọi được hợp lệ sẽ là

1,000,000,000

skipfooter int, mặc định 0

Số dòng ở cuối tệp cần bỏ qua [Không được hỗ trợ với engine=’c’]

nén int, tùy chọn

Số hàng của tập tin để đọc. Hữu ích để đọc các phần của tệp lớn

na_values vô hướng, str, giống như danh sách hoặc dict, tùy chọn

Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific per-column NA values. By default the following values are interpreted as NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’.

keep_default_na bool, mặc định Đúng

Có hay không bao gồm các giá trị NaN mặc định khi phân tích dữ liệu. Tùy thuộc vào việc na_values có được chuyển vào hay không, hành vi sẽ như sau

Nếu keep_default_na là True và na_values được chỉ định, thì na_values được thêm vào các giá trị NaN mặc định được sử dụng để phân tích cú pháp
Nếu keep_default_na là True và na_values không được chỉ định, thì chỉ các giá trị NaN mặc định được sử dụng để phân tích cú pháp
Nếu keep_default_na là Sai và na_values được chỉ định, thì chỉ các giá trị NaN được chỉ định na_values mới được sử dụng để phân tích cú pháp
Nếu keep_default_na là Sai và na_values không được chỉ định, sẽ không có chuỗi nào được phân tích thành NaN

Lưu ý rằng nếu na_filter được chuyển thành Sai, các tham số keep_default_na và na_values sẽ bị bỏ qua

na_filter bool, mặc định Đúng

Phát hiện các điểm đánh dấu giá trị bị thiếu [chuỗi trống và giá trị của na_values]. Trong dữ liệu không có bất kỳ NA nào, việc chuyển na_filter=False có thể cải thiện hiệu suất đọc một tệp lớn

dài dòng bool, mặc định Sai

Cho biết số lượng giá trị NA được đặt trong các cột không phải là số

skip_blank_lines bool, mặc định Đúng

Nếu Đúng, hãy bỏ qua các dòng trống thay vì diễn giải dưới dạng giá trị NaN

parse_dates bool hoặc danh sách int hoặc tên hoặc danh sách danh sách hoặc dict, mặc định Sai

Hành vi như sau

boolean. Nếu Đúng -> thử phân tích cú pháp chỉ mục
danh sách int hoặc tên. e. g. Nếu [1, 2, 3] -> thử phân tích từng cột 1, 2, 3 thành một cột ngày riêng biệt
danh sách các danh sách. e. g. Nếu [[1, 3]] -> kết hợp cột 1 và 3 và phân tích dưới dạng một cột ngày
chính tả, e. g. {'foo'. [1, 3]} -> phân tích cột 1, 3 thành ngày và gọi kết quả là 'foo'

Nếu một cột hoặc chỉ mục không thể được biểu diễn dưới dạng một mảng thời gian, chẳng hạn như do giá trị không thể phân tích cú pháp hoặc hỗn hợp các múi giờ, thì cột hoặc chỉ mục sẽ được trả về không thay đổi dưới dạng một kiểu dữ liệu đối tượng. Để phân tích cú pháp ngày giờ không chuẩn, hãy sử dụng

1,000,000,000

33 sau

1,000,000,000

34. Để phân tích cú pháp một chỉ mục hoặc cột có hỗn hợp các múi giờ, hãy chỉ định

1,000,000,000

35 là một

1,000,000,000

36 được áp dụng một phần với

1,000,000,000

37. Xem Phân tích cú pháp CSV có múi giờ hỗn hợp để biết thêm.

Ghi chú. Đường dẫn nhanh tồn tại cho các ngày có định dạng iso8601

infer_datetime_format bool, mặc định Sai

Nếu True và parse_dates được bật, gấu trúc sẽ cố gắng suy ra định dạng của chuỗi ngày giờ trong các cột và nếu có thể suy ra, hãy chuyển sang phương pháp phân tích cú pháp nhanh hơn. Trong một số trường hợp, điều này có thể tăng tốc độ phân tích cú pháp lên 5-10 lần

keep_date_col bool, mặc định Sai

Nếu True và parse_dates chỉ định kết hợp nhiều cột thì hãy giữ các cột ban đầu

date_parser chức năng, tùy chọn

Hàm sử dụng để chuyển đổi một chuỗi các cột chuỗi thành một mảng các thể hiện thời gian. Mặc định sử dụng

1,000,000,000

38 để thực hiện chuyển đổi. Pandas sẽ cố gắng gọi date_parser theo ba cách khác nhau, chuyển sang cách tiếp theo nếu xảy ra ngoại lệ. 1] Chuyển một hoặc nhiều mảng [như được định nghĩa bởi parse_dates] làm đối số;

ngày đầu tiên bool, mặc định Sai

Ngày định dạng DD/MM, định dạng quốc tế và châu Âu

cache_dates bool, mặc định Đúng

Nếu Đúng, hãy sử dụng bộ nhớ cache của các ngày đã chuyển đổi, duy nhất để áp dụng chuyển đổi ngày giờ. Có thể tạo ra tốc độ tăng đáng kể khi phân tích chuỗi ngày trùng lặp, đặc biệt là các chuỗi có chênh lệch múi giờ

Mới trong phiên bản 0. 25. 0

trình lặp bool, mặc định Sai

Trả về đối tượng TextFileReader để lặp lại hoặc nhận các khối với

1,000,000,000

Đã thay đổi trong phiên bản 1. 2. ______240 là trình quản lý ngữ cảnh.

kích thước khối int, tùy chọn

Trả về đối tượng TextFileReader để lặp lại. Xem tài liệu Công cụ IO để biết thêm thông tin về

1,000,000,000

41 và

1,000,000,000

Đã thay đổi trong phiên bản 1. 2. ______240 là trình quản lý ngữ cảnh.

nén str hoặc dict, mặc định 'suy luận'

Để giải nén dữ liệu trên đĩa nhanh chóng. Nếu 'infer' và 'filepath_or_buffer' giống như đường dẫn, thì hãy phát hiện nén từ các tiện ích mở rộng sau. ‘. gz', '. bz2', '. nén', '. xz', '. zst', '. hắc ín', '. hắc ín. gz', '. hắc ín. xz' hoặc '. hắc ín. bz2’ [nếu không thì không nén]. Nếu sử dụng 'zip' hoặc 'tar', tệp ZIP chỉ được chứa một tệp dữ liệu để đọc trong. Đặt thành

1,000,000,000

8 để không giải nén. Cũng có thể là lệnh có khóa

1,000,000,000

45 được đặt thành một trong {

1,000,000,000

46,

1,000,000,000

47,

1,000,000,000

48,

1,000,000,000

49,

1,000,000,000

50} và các cặp khóa-giá trị khác được chuyển tiếp lần lượt tới

1,000,000,000

51,

1,000,000,000

52,

1,000,000,000

53,

1,000,000,000

54 hoặc

1,000,000,000

55. Ví dụ: thông tin sau đây có thể được chuyển cho giải nén tiêu chuẩn Z bằng cách sử dụng từ điển nén tùy chỉnh.

1,000,000,000

Mới trong phiên bản 1. 5. 0. Đã thêm hỗ trợ cho. tập tin tar.

Đã thay đổi trong phiên bản 1. 4. 0. Hỗ trợ tiêu chuẩn Z.

nghìn str, tùy chọn

Dấu phân cách hàng nghìn

thập phân str, mặc định ‘. ’

Ký tự để nhận dạng là dấu thập phân [e. g. sử dụng ',' cho dữ liệu châu Âu]

lineterminator str [độ dài 1], tùy chọn

Ký tự để chia tệp thành các dòng. Chỉ hợp lệ với trình phân tích cú pháp C

quotechar str [độ dài 1], tùy chọn

Ký tự được sử dụng để biểu thị phần đầu và phần cuối của một mục được trích dẫn. Các mục được trích dẫn có thể bao gồm dấu phân cách và nó sẽ bị bỏ qua

trích dẫn int hoặc csv. Ví dụ QUOTE_*, mặc định 0

Kiểm soát hành vi trích dẫn trường trên mỗi hằng số

1,000,000,000

57. Sử dụng một trong các QUOTE_MINIMAL [0], QUOTE_ALL [1], QUOTE_NONNUMERIC [2] hoặc QUOTE_NONE [3]

trích dẫn kép bool, mặc định

1,000,000,000

Khi quotechar được chỉ định và trích dẫn không phải là

1,000,000,000

59, hãy cho biết có hay không diễn giải hai phần tử quotechar liên tiếp BÊN TRONG một trường dưới dạng một phần tử

1,000,000,000

escapechar str [độ dài 1], tùy chọn

Chuỗi một ký tự được sử dụng để thoát các ký tự khác

nhận xét str, tùy chọn

Cho biết phần còn lại của dòng không nên được phân tích cú pháp. Nếu được tìm thấy ở đầu dòng, dòng đó sẽ bị bỏ qua hoàn toàn. Tham số này phải là một ký tự đơn. Giống như các dòng trống [miễn là

1,000,000,000

12], các dòng được nhận xét đầy đủ sẽ bị bỏ qua bởi tiêu đề tham số nhưng không bị bỏ qua bởi các dòng chữ bỏ qua. Ví dụ: nếu

1,000,000,000

62, phân tích cú pháp

1,000,000,000

63 với

1,000,000,000

9 sẽ dẫn đến 'a,b,c' được coi là tiêu đề

mã hóa str, tùy chọn

Mã hóa để sử dụng cho UTF khi đọc/ghi [ví dụ:. 'utf-8']. Danh sách mã hóa tiêu chuẩn Python

Đã thay đổi trong phiên bản 1. 2. Khi

1,000,000,000

65 là

1,000,000,000

8, thì

1,000,000,000

67 được truyền cho

1,000,000,000

68. Mặt khác,

1,000,000,000

69 được chuyển đến

1,000,000,000

68. Hành vi này trước đây chỉ xảy ra đối với

1,000,000,000

71.

Đã thay đổi trong phiên bản 1. 3. 0. ______272 là đối số mới.

1,000,000,000

65 không còn ảnh hưởng đến cách xử lý lỗi mã hóa.

encoding_errors str, tùy chọn, mặc định "nghiêm ngặt"

Cách xử lý lỗi mã hóa. Danh sách các giá trị có thể

Mới trong phiên bản 1. 3. 0

phương ngữ str hoặc csv. Phương ngữ, tùy chọn

Nếu được cung cấp, thông số này sẽ ghi đè giá trị [mặc định hoặc không] cho các thông số sau. dấu phân cách, trích dẫn kép, thoát ký tự, không gian bỏ qua, ký tự trích dẫn và trích dẫn. Nếu cần ghi đè các giá trị, Cảnh báo phân tích cú pháp sẽ được đưa ra. xem csv. Tài liệu tiếng địa phương để biết thêm chi tiết

error_bad_lines bool, tùy chọn, mặc định

1,000,000,000

Các dòng có quá nhiều trường [e. g. một dòng csv có quá nhiều dấu phẩy] theo mặc định sẽ gây ra một ngoại lệ và sẽ không có DataFrame nào được trả về. Nếu Sai, thì những "dòng xấu" này sẽ bị loại bỏ khỏi DataFrame được trả về

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 3. 0. Tham số

1,000,000,000

75 nên được sử dụng thay thế để chỉ định hành vi khi gặp phải một dòng xấu thay thế.

warn_bad_lines bool, tùy chọn, mặc định

1,000,000,000

Nếu error_bad_lines là Sai và cảnh báo_bad_lines là Đúng, thì một cảnh báo cho mỗi “dòng xấu” sẽ được xuất ra

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 3. 0. Tham số

1,000,000,000

75 nên được sử dụng thay thế để chỉ định hành vi khi gặp phải một dòng xấu thay thế.

on_bad_lines {‘error’, ‘warn’, ‘skip’} hoặc có thể gọi được, mặc định là ‘error’

Chỉ định những việc cần làm khi gặp phải một dòng xấu [một dòng có quá nhiều trường]. Giá trị được phép là

'lỗi', tăng Ngoại lệ khi gặp phải một dòng xấu
'warn', đưa ra cảnh báo khi gặp dòng xấu và bỏ qua dòng đó
'bỏ qua', bỏ qua các dòng xấu mà không báo trước hoặc cảnh báo khi gặp phải

Mới trong phiên bản 1. 3. 0

Mới trong phiên bản 1. 4. 0

có thể gọi được, chức năng có chữ ký
```
1,000,000,000
```
78 sẽ xử lý một dòng xấu.
```
1,000,000,000
```
79 là danh sách các chuỗi được chia bởi
```
1,000,000,000
```
80. Nếu hàm trả về
```
1,000,000,000
```
8, dòng xấu sẽ bị bỏ qua. Nếu hàm trả về một danh sách chuỗi mới có nhiều phần tử hơn dự kiến, thì một
```
1,000,000,000
```
82 sẽ được phát ra trong khi loại bỏ các phần tử bổ sung. Chỉ được hỗ trợ khi
```
1,000,000,000
```
71

delim_whitespace bool, mặc định Sai

Chỉ định có hay không khoảng trắng [e. g.

1,000,000,000

84 hoặc

1,000,000,000

85] sẽ được sử dụng làm sep. Tương đương với cài đặt

1,000,000,000

86. Nếu tùy chọn này được đặt thành True, thì không có thông số nào được chuyển vào cho tham số

1,000,000,000

low_memory bool, mặc định Đúng

Xử lý nội bộ tệp theo khối, dẫn đến việc sử dụng bộ nhớ thấp hơn trong khi phân tích cú pháp, nhưng có thể suy luận kiểu hỗn hợp. Để đảm bảo không có loại hỗn hợp, hãy đặt Sai hoặc chỉ định loại bằng tham số dtype. Lưu ý rằng toàn bộ tệp được đọc vào một DataFrame duy nhất, sử dụng tham số chunksize hoặc iterator để trả về dữ liệu theo khối. [Chỉ hợp lệ với trình phân tích cú pháp C]

memory_map bool, mặc định Sai

Nếu một đường dẫn tệp được cung cấp cho filepath_or_buffer, ánh xạ đối tượng tệp trực tiếp vào bộ nhớ và truy cập dữ liệu trực tiếp từ đó. Sử dụng tùy chọn này có thể cải thiện hiệu suất vì không còn bất kỳ chi phí I/O nào nữa

float_precision str, tùy chọn

Chỉ định trình chuyển đổi nào mà công cụ C sẽ sử dụng cho các giá trị dấu phẩy động. Các tùy chọn là

1,000,000,000

8 hoặc 'cao' đối với bộ chuyển đổi thông thường, 'di sản' đối với bộ chuyển đổi pandas có độ chính xác thấp hơn ban đầu và 'round_trip' đối với bộ chuyển đổi khứ hồi

Thay đổi trong phiên bản 1. 2

storage_options chính tả, tùy chọn

Các tùy chọn bổ sung có ý nghĩa đối với một kết nối lưu trữ cụ thể, e. g. máy chủ, cổng, tên người dùng, mật khẩu, v.v. Đối với URL HTTP[S], các cặp khóa-giá trị được chuyển tiếp tới

1,000,000,000

89 dưới dạng tùy chọn tiêu đề. Đối với các URL khác [e. g. bắt đầu với “s3. //”, và “gcs. //”] các cặp khóa-giá trị được chuyển tiếp tới

1,000,000,000

90. Vui lòng xem

1,000,000,000

91 và

1,000,000,000

92 để biết thêm chi tiết và để biết thêm ví dụ về các tùy chọn lưu trữ, hãy tham khảo tại đây

Bạn có thể sử dụng dấu phẩy trong số trong Python không?

Ở đây, chúng tôi đã sử dụng “{. ,}” cùng với hàm format[] để thêm dấu phẩy mỗi nghìn vị trí bắt đầu từ trái . Điều này được giới thiệu trong Python và nó tự động thêm dấu phẩy khi viết cú pháp sau. ví dụ 1. Số với một số nguyên.

Làm cách nào để định dạng số nguyên trong gấu trúc?

Bắt đầu với Pandas 1. 3. 0, bạn có thể chỉ định df. kiểu. format[nghìn=','] để sử dụng dấu phẩy để phân tách hàng nghìn trong số thực, số phức và số nguyên.

Làm cách nào để đặt số thập phân trong gấu trúc?

4 cách để làm tròn giá trị trong Pandas DataFrame .

[1] Làm tròn đến các vị trí thập phân cụ thể trong một cột DataFrame duy nhất df['DataFrame column']. round[số thập phân = số chữ số thập phân cần thiết]

[2] Làm tròn các giá trị trong một cột DataFrame duy nhất df['DataFrame column']. áp dụng [np. trần nhà]

Làm cách nào để định dạng cột chuỗi trong pandas?

Bước 1 - Nhập thư viện. nhập gấu trúc dưới dạng pd. .

Bước 2 - Thiết lập dữ liệu. Chúng tôi đã tạo một danh sách tên dưới dạng dữ liệu mà chúng tôi sẽ thực hiện tất cả các định dạng. .

Bước 3 - Thực hiện các loại Định dạng khác nhau. Vì vậy, chúng tôi sẽ thực hiện các loại định dạng khác nhau

Phương pháp 1. sử dụng chuỗi f

Python3

Python3

Phương pháp 2. chuỗi. định dạng[]

Bạn có thể sử dụng dấu phẩy trong số trong Python không?

Làm cách nào để định dạng số nguyên trong gấu trúc?

Làm cách nào để đặt số thập phân trong gấu trúc?

Làm cách nào để định dạng cột chuỗi trong pandas?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề