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如何使用 Pandas 统一修改数据表输出格式，使不同数据类型具有特定显示？
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pandas 输出格式统一处理
问题：如何统一修改 pandas 数据表的输出格式，使不同的数据类型（字符串、整数、浮点数）具有特定的显示格式？
解决方案：
使用 pandas 的 applymap() 函数，对数据表中的每个单元格进行格式化操作，根据数据类型的不同，设置不同的格式。示例代码如下：
import pandas as pd # 创建数据表 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"]) # 统一格式化数据表 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) # 输出格式化后的数据表 print(dt)输出结果：
产品 任务 销售 完成率 0 A 1.0万 5.0万 50.00% 1 B 2.0万 3.0万 150.00% 2 C 3.0万 1.0万 33.3%
说明：
- lambda x: format(x, ".2%"): 如果单元格值是浮点数，则将它格式化为保留两位小数的百分比。
- lambda x: '{:.1f}万'.format(x/10000): 如果单元格值是整数，则将它格式化为保留一位小数的万为单位。
- lambda x: x: 如果单元格值不是浮点数或整数，则保持原样。
- applymap() 会逐个处理数据表中的每个单元格，并应用格式化操作。
