Python 基于条件的格式编号

我是python新手，正在努力解决一个简单的格式化问题。我有一个包含两列的表-度量和值。我希望根据度量名称（在“度量”列中）设置值的格式。似乎无法让它工作。我希望数字显示为#，######和名称为“Pct…”的度量值为#.#%。代码运行正常，但未进行任何更改。此外，一些值可能为null。不确定如何处理

# format numbers and percentages
pct_options = ['Pct Conversion', 'Pct Gross Churn', 'Pct Net Churn']
for x in pct_options:
  if x in df['metrics']: 
    df.value.mul(100).astype('float64').astype(str).add('%')
  else:
    df.value.astype('float64')

IIUC，你可以用，试试

在此处编辑可能是您想要的：

#example df
df = pd.DataFrame({'metrics': ['val', 'Pct Conversion', 'Pct Gross Churn', 'ind', 'Pct Net Churn'], 'value': [12345.5432, 0.23245436, 0.4, 13, 0.000004]})
print (df)
           metrics         value
0              val  12345.543200
1   Pct Conversion      0.232454
2  Pct Gross Churn      0.400000
3              ind     13.000000
4    Pct Net Churn      0.000004
#change the formatting with np.where
pct_options = ['Pct Conversion', 'Pct Gross Churn', 'Pct Net Churn']
df.value = np.where(df.metrics.isin(pct_options), df.value.mul(100).map('{:.2f}%'.format), df.value.map('{:,.2f}'.format))
           metrics      value
0              val  12,345.54
1   Pct Conversion     23.25%
2  Pct Gross Churn     40.00%
3              ind      13.00
4    Pct Net Churn      0.00%

---

请发布您想要的结果和数据帧的示例好吗？您没有对

astype（）的结果做任何操作

。除非您使用

copy=False，否则它不会在适当的位置运行。这似乎适用于需要转换为百分比的指标。但其他指标仍然看起来像xxxxx而不是x，xxx例如6000而不是6000。此外，我如何将百分比的小数位数限制为2位？
#example df
df = pd.DataFrame({'metrics': ['val', 'Pct Conversion', 'Pct Gross Churn', 'ind', 'Pct Net Churn'], 'value': [12345.5432, 0.23245436, 0.4, 13, 0.000004]})
print (df)
           metrics         value
0              val  12345.543200
1   Pct Conversion      0.232454
2  Pct Gross Churn      0.400000
3              ind     13.000000
4    Pct Net Churn      0.000004
#change the formatting with np.where
pct_options = ['Pct Conversion', 'Pct Gross Churn', 'Pct Net Churn']
df.value = np.where(df.metrics.isin(pct_options), df.value.mul(100).map('{:.2f}%'.format), df.value.map('{:,.2f}'.format))
           metrics      value
0              val  12,345.54
1   Pct Conversion     23.25%
2  Pct Gross Churn     40.00%
3              ind      13.00
4    Pct Net Churn      0.00%