Pandas DataFrame의 float 열을 서식 문자열을 사용하여 표시하는 방법 (Python)
단계별 설명:
- 필요한 라이브러리 임포트:
import pandas as pd
- 데이터 준비:
data = {'col1': [123.456, 789.123], 'col2': [-100.567, 234.567]}
df = pd.DataFrame(data)
printf
함수와 서식 문자열 사용:
def format_float(value, precision=2):
"""
소수점 두 자리까지 표시하고 콤마 구분 적용하는 함수입니다.
"""
return f"{value:,.{precision}f}"
df_formatted = df.apply(lambda x: x.apply(format_float), axis=1)
print(df_formatted)
설명:
format_float
함수는 Pandas의apply
함수와 함께 사용됩니다.axis=1
옵션은 각 열에 함수를 적용하도록 합니다.f"{value:,.{precision}f}"
서식 문자열은 다음을 수행합니다.:
기호는 숫자에 콤마 구분을 추가합니다..{precision}f
는 소수점 이하precision
개의 자리까지 표시합니다.
결과:
col1 col2
0 123,456.00 -100.57
1 789,123.00 234.57
추가 옵션:
- 통화 단위 표시, 음수 표시 방식 등을 추가적으로 제어하려면 서식 문자열을 수정할 수 있습니다.
- Pandas의
style
API를 사용하여 더욱 복잡한 서식을 적용할 수도 있습니다.
참고:
- 이 코드는 Python 2.7 및 Pandas 버전에 따라 작동이 다를 수 있습니다.
- 코드를 실행하기 전에 Pandas의 최신 버전을 사용하고 있는지 확인하십시오.
import pandas as pd
data = {'col1': [123.456, 789.123], 'col2': [-100.567, 234.567]}
df = pd.DataFrame(data)
def format_float(value, precision=2):
"""
소수점 두 자리까지 표시하고 콤마 구분 적용하는 함수입니다.
"""
return f"{value:,.{precision}f}"
df_formatted = df.apply(lambda x: x.apply(format_float), axis=1)
print(df_formatted)
pandas
라이브러리 임포트: Pandas 라이브러리를pd
라는 별칭으로 임포트합니다. 이 라이브러리는 데이터 분석 및 조작을 위한 다양한 함수와 도구를 제공합니다.- 데이터 준비:
data
라는 딕셔너리를 만들어 두 개의 열col1
과col2
를 정의합니다.col1
에는 두 개의 float 값이 포함되고col2
에는 두 개의 음의 float 값이 포함됩니다. 이 딕셔너리는pd.DataFrame
함수를 사용하여df
라는 DataFrame으로 변환됩니다. format_float
함수 정의:format_float
이라는 함수를 정의합니다. 이 함수는 두 개의 인수를 입력받습니다. 첫 번째 인수value
는 서식을 지정할 값이고 두 번째 인수precision
은 소수점 자리수를 지정합니다. 함수는f"{value:,.{precision}f}"
서식 문자열을 사용하여 값을 문자열로 반환합니다. 이 서식 문자열은 다음을 수행합니다.- DataFrame 서식 지정:
apply
함수를 사용하여format_float
함수를df
의 각 열에 적용합니다.axis=1
인수는 함수가 각 열에 적용되도록 합니다. 결과는df_formatted
라는 새로운 DataFrame에 저장됩니다. - 결과 출력:
print
함수를 사용하여df_formatted
DataFrame을 출력합니다.
이 코드는 다음과 유사한 결과를 출력합니다.
col1 col2
0 123,456.00 -100.57
1 789,123.00 234.57
to_string
메서드는 DataFrame을 문자열 표현으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 이 메서드에는 format
매개 변수를 사용하여 float 열의 표시 형식을 제어할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
df_formatted = df.to_string(format=lambda x: f"{x:,.2f}")
print(df_formatted)
장점:
- 간결하고 사용하기 쉽습니다.
단점:
- 서식 문자열에 대한 제어 범위가
format_float
함수만큼 광범위하지 않습니다.
'{:n,.2f}'.format(value) 형식 문자열 사용:
f-string
문자열 서식과 함께 직접 형식 문자열을 사용할 수도 있습니다.
df_formatted = df.apply(lambda x: x.apply(lambda y: f"{y:,.2f}"), axis=1)
print(df_formatted)
- 서식 문자열에 대한 완벽한 제어를 제공합니다.
format_float
함수만큼 간결하지 않을 수 있습니다.
NumPy 함수 사용:
NumPy
라이브러리의 around
및 format
함수를 사용하여 float 열을 원하는 형식으로 표시할 수도 있습니다.
import numpy as np
def format_float(value, precision=2):
"""
NumPy 함수를 사용하여 소수점 두 자리까지 표시하고 콤마 구분 적용합니다.
"""
return np.format_float(np.around(value, precision), precision=precision, thousands=',')
df_formatted = df.apply(lambda x: x.apply(format_float), axis=1)
print(df_formatted)
NumPy
함수를 사용하여 다른 작업과 함께 쉽게 통합할 수 있습니다.
- Pandas 라이브러리만 사용하는 것보다 복잡할 수 있습니다.
style API 사용:
Pandas 0.23 버전부터 style
API를 사용하여 DataFrame을 더욱 복잡하게 서식 지정할 수 있습니다. 이 API를 사용하면 조건부 서식, 색상 지정, 정렬 등을 수행할 수 있습니다.
from IPython.display import display
def format_column(col):
return col.style.apply(lambda x: f"{x:,.2f}")
df_formatted = df.apply(format_column)
display(df_formatted)
- DataFrame을보다 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- 배우고 사용하기가 더 어려울 수 있습니다.
python python-2.7 pandas