Pandas DataFrame의 float 열을 서식 문자열을 사용하여 표시하는 방법 (Python)

단계별 설명:

1. 필요한 라이브러리 임포트:

import pandas as pd

1. 데이터 준비:

data = {'col1': [123.456, 789.123], 'col2': [-100.567, 234.567]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 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 Pandas의 apply 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}f는 소수점 이하 precision 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)

1. pandas 라이브러리 임포트: Pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로 임포트합니다. 이 라이브러리는 데이터 분석 및 조작을 위한 다양한 함수와 도구를 제공합니다.
2. 데이터 준비: data라는 딕셔너리를 만들어 두 개의 열 col1과 col2를 정의합니다. col1에는 두 개의 float 값이 포함되고 col2에는 두 개의 음의 float 값이 포함됩니다. 이 딕셔너리는 pd.DataFrame 함수를 사용하여 df라는 DataFrame으로 변환됩니다.
3. format_float 함수 정의: format_float이라는 함수를 정의합니다. 이 함수는 두 개의 인수를 입력받습니다. 첫 번째 인수 value는 서식을 지정할 값이고 두 번째 인수 precision은 소수점 자리수를 지정합니다. 함수는 f"{value:,.{precision}f}" 서식 문자열을 사용하여 값을 문자열로 반환합니다. 이 서식 문자열은 다음을 수행합니다.
4. DataFrame 서식 지정: apply 함수를 사용하여 format_float 함수를 df의 각 열에 적용합니다. axis=1 인수는 함수가 각 열에 적용되도록 합니다. 결과는 df_formatted라는 새로운 DataFrame에 저장됩니다.
5. 결과 출력: print 함수를 사용하여 df_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.