Pandas数値フォーマット、小数点以下、パーセント、千桁区切り

さまざまなレポートを作成する際には、数値フォーマットを設定し、レポートの可読性を高める必要があります.

>>> df_grouped
	weekday	comment	view
0	0.0	12.621010	2682.943838
1	1.0	10.967018	2062.483289
2	2.0	10.963464	3131.965268
3	3.0	9.035825	2402.893852
4	4.0	10.286993	2809.965598
5	5.0	9.322897	2120.946729
6	6.0	11.069197	2812.551997

小数点以下の桁数を設定し，四捨五入する

を使用して、小数点以下の桁数を保持できます.

>>> df_grouped['comment'].map(lambda x:('%.2f')%x)
0    12.62
1    10.97
2    10.96
3     9.04
4    10.29
5     9.32
6    11.07
Name: comment, dtype: object

しかし、 の処理後のデータはfloatではなくなった.後続の計算が必要な場合は、まず変換する必要があります.

パーセント

ここでは を用いて各数字をformatフォーマット処理し、処理後のデータはfloatフォーマットから2桁の小数点とパーセンテージ付きのオブジェクトに変換される.

>>> df_grouped['comment'].map(lambda x:format(x,'.2%'))
0    1262.10%
1    1096.70%
2    1096.35%
3     903.58%
4    1028.70%
5     932.29%
6    1106.92%
Name: comment, dtype: object

千桁区切りの設定

処理後もオブジェクトフォーマットです.パソコンにとっては数字ではなく、数字とカンマからなる文字列なので、数値型にするのは面倒です.

>>> df_grouped['view'].map(lambda x:format(x,','))
0    2,682.9438383838383
1    2,062.4832893579596
2     3,131.965268380695
3     2,402.893852277753
4    2,809.9655984919887
5     2,120.946728971963
6    2,812.5519968366943
Name: view, dtype: object