Python 数据帧/系列值格式问题

让我举一个例子：

df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2), columns=list('ab'))
print(df)

   a  b
0  0  1
1  2  3
2  4  5

比如说，我想选择一个列为'a'==0的行，我知道在我的数据帧中只有一行满足这个条件

df1 = df.loc[df['a'] == 0]
print(df1)
   a  b
0  0  1
type(df1)
pandas.core.frame.DataFrame

df2 = df.loc[0]
print(df2)
a    0
b    1
Name: 0, dtype: int32
type(df2)
pandas.core.series.Series

如您所见，

df1

是一个

DataFrame

实例，但是

df2

是一个

系列

，尽管

df1

只有一行

现在，当我尝试格式化

df1

的值时，问题出现了：

print('{:.2f}'.format(df1['a']))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-92-62c2a3e8dbc0> in <module>()
----> 1 print('{:.2f}'.format(df1['a']))

TypeError: unsupported format string passed to Series.__format__

我理解这是因为

df1

是一个

DataFrame

，

df1['a']

将是一个

系列

，但传递给

format（）

函数的参数需要其他参数 而不是一个

系列

对象。所以我试着笨拙地绕着这条路走：

print('{:.2f}'.format(df1['a'].values[0]))
0.00

---

这里是否有更有效和更具pythnoic的方法？

如果要将数据类型更改为

str

，可以使用：

df = df[df['a'] == 0].astype(str)

df = df[df['a'] == 0].applymap('{:,.2f}'.format)

结果

打印（df）

：

数据类型

打印（df.dtypes）

：

---

如果要应用字符串格式，可以使用：

df = df[df['a'] == 0].astype(str)

df = df[df['a'] == 0].applymap('{:,.2f}'.format)

结果

打印（df）

：

数据类型

打印（df.dtypes）

：

---

下一个解决方案不会更改数据

pattern = '{:,.2f}'.format
print df.to_string(formatters={'a': pattern, 'b': pattern})

输出：

     a    b
0 0.00 1.00
1 2.00 3.00
2 4.00 5.00

---

是否尝试将所有值格式化为字符串？还是转换成浮动汇率？谢谢。只是我从另一个数据框中选择了几行数据框，我想打印出2位小数的数值。不打算更改数据类型。@StayFoolish，我添加了第三个版本，它不会更改数据类型。

a    object
b    object
dtype: object

pattern = '{:,.2f}'.format
print df.to_string(formatters={'a': pattern, 'b': pattern})

     a    b
0 0.00 1.00
1 2.00 3.00
2 4.00 5.00