¿Cómo mostrar pandas DataFrame de flotadores usando una cadena de formato para columnas?

Me gustaría mostrar un marco de datos de pandas con un formato determinado usando print()y el IPython display(). Por ejemplo:

df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print df

         cost
foo   123.4567
bar   234.5678
baz   345.6789
quux  456.7890

Me gustaría de alguna manera obligar a esto a imprimir

         cost
foo   $123.46
bar   $234.57
baz   $345.68
quux  $456.79

sin tener que modificar los datos en sí o crear una copia, simplemente cambie la forma en que se muestran.

¿Cómo puedo hacer esto?

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
print(df)

rendimientos

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

pero esto solo funciona si desea que cada flotador se formatee con un signo de dólar.

De lo contrario, si desea formatear en dólares solo para algunos flotantes, creo que tendrá que modificar previamente el marco de datos (convirtiendo esos flotantes en cadenas):

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])
df['foo'] = df['cost']
df['cost'] = df['cost'].map('${:,.2f}'.format)
print(df)

rendimientos

         cost       foo
foo   $123.46  123.4567
bar   $234.57  234.5678
baz   $345.68  345.6789
quux  $456.79  456.7890

Si no desea modificar el marco de datos, puede usar un formateador personalizado para esa columna.

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])


print df.to_string(formatters={'cost':'${:,.2f}'.format})

rendimientos

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

A partir de Pandas 0.17 ahora hay un sistema de diseño que esencialmente proporciona vistas formateadas de un DataFrame utilizando cadenas de formato Python :

import pandas as pd
import numpy as np

constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                   columns=['name','value'])
C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
C

que muestra

Este es un objeto de vista; el DataFrame en sí no cambia el formato, pero las actualizaciones en el DataFrame se reflejan en la vista:

constants.name = ['pie','eek']
C

Sin embargo, parece tener algunas limitaciones:

• Agregar nuevas filas y / o columnas en el lugar parece causar inconsistencia en la vista con estilo (no agrega etiquetas de fila / columna):

  constants.loc[2] = dict(name='bogus', value=123.456)
  constants['comment'] = ['fee','fie','fo']
  constants
  

que se ve bien pero:

C

• El formateo solo funciona para valores, no para entradas de índice:

  constants = pd.DataFrame([('pi',np.pi),('e',np.e)],
                 columns=['name','value'])
  constants.set_index('name',inplace=True)
  C = constants.style.format({'name': '~~ {} ~~', 'value':'--> {:15.10f} <--'})
  C
  

Similar a unutbu anterior, también puede usar applymaplo siguiente:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
                  index=['foo','bar','baz','quux'],
                  columns=['cost'])

df = df.applymap("${0:.2f}".format)

Me gusta usar pandas.apply () con formato python ().

import pandas as pd
s = pd.Series([1.357, 1.489, 2.333333])

make_float = lambda x: "${:,.2f}".format(x)
s.apply(make_float)

Además, se puede usar fácilmente con múltiples columnas ...

df = pd.concat([s, s * 2], axis=1)

make_floats = lambda row: "${:,.2f}, ${:,.3f}".format(row[0], row[1])
df.apply(make_floats, axis=1)

También puede establecer la configuración regional en su región y establecer float_format para usar un formato de moneda. Esto establecerá automáticamente el signo $ para la moneda en EE. UU.

import locale

locale.setlocale(locale.LC_ALL, "en_US.UTF-8")

pd.set_option("float_format", locale.currency)

df = pd.DataFrame(
    [123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890],
    index=["foo", "bar", "baz", "quux"],
    columns=["cost"],
)
print(df)

        cost
foo  $123.46
bar  $234.57
baz  $345.68
quux $456.79

resumen:

    df = pd.DataFrame({'money': [100.456, 200.789], 'share': ['100,000', '200,000']})
    print(df)
    print(df.to_string(formatters={'money': '${:,.2f}'.format}))
    for col_name in ('share',):
        df[col_name] = df[col_name].map(lambda p: int(p.replace(',', '')))
    print(df)
    """
        money    share
    0  100.456  100,000
    1  200.789  200,000

        money    share
    0 $100.46  100,000
    1 $200.79  200,000

         money   share
    0  100.456  100000
    1  200.789  200000
    """