Python 选项：将浮点格式应用于元组中的浮点

我有一个如下所示的数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1.25,2.25], "B":[(3.25,4.23),(1.22,6.33)]})
      A             B
0  1.25  (3.25, 4.23)
1  2.25  (1.22, 6.33)

    A             B
0 1.2  (3.25, 4.23)
1 2.2  (1.22, 6.33)

现在，当我打印数据帧时，我希望所有浮点数只有一个小数。因此，我应用以下设置：

pd.options.display.float_format = '{:,.1f}'.format

因此，dataframe现在打印如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1.25,2.25], "B":[(3.25,4.23),(1.22,6.33)]})
      A             B
0  1.25  (3.25, 4.23)
1  2.25  (1.22, 6.33)

    A             B
0 1.2  (3.25, 4.23)
1 2.2  (1.22, 6.33)

如您所见，元组（B）中的浮点没有格式化，但由纯浮点组成的列却格式化了（A）。有没有一种方法可以设置一个全局选项来格式化也在元组中的浮点。我知道我可以对该列应用格式函数，但我特别要求提供类似于上述内容的全局选项。谢谢

预期产出为：

    A             B
0 1.2  (3.2, 4.2)
1 2.2  (1.2, 6.3)

---

不能全局执行，但可以在列级别使用pandas指定：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1.25, 2.25], 
    'B': [(3.25, 4.23), (1.22, 6.33)]
})

df.style.format({'A': '{:,.1f}', 'B': lambda x: '({:,.1f}, {:,.1f})'.format(*x)})

---

不能全局执行，但可以在列级别使用pandas指定：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1.25, 2.25], 
    'B': [(3.25, 4.23), (1.22, 6.33)]
})

df.style.format({'A': '{:,.1f}', 'B': lambda x: '({:,.1f}, {:,.1f})'.format(*x)})

---

df=圆形（df，1）；df['B']=[（四舍五入（x，1），四舍五入（y，1））对于df['B']]中的x，y，我不想修改数据帧。我要求一个全局选项：）类似于
pd.options.display.float_format='{:，.1f}'。format
不要认为有全局选项可以做同样的事情。必须对列应用函数。
df=round（df，1）；df['B']=[（四舍五入（x，1），四舍五入（y，1））对于df['B']]中的x，y，我不想修改数据帧。我要求一个全局选项：）类似于
pd.options.display.float_format='{:，.1f}'。format
不要认为有全局选项可以做同样的事情。必须对列应用函数。