定义

def format_tex(float_number):
    exponent = np.floor(np.log10(float_number))
    mantissa = float_number/10**exponent
    mantissa_format = str(mantissa)[0:3]
    return "${0}\times10^{{{1}}}$"\
           .format(mantissa_format, str(int(exponent)))

你可以在dataframe上applymap这个函数（也可以在series上应用）

df = pd.DataFrame({'col':[12345.1200000,100000000]})
df.applymap(lambda x:format_tex(x))

这给已经特克斯输出木星笔记本电脑。请注意，这里的转义可能很棘手。其他更快的解决方案？

感谢@Quickbeam2k1的回答。我已经扩展到处理0和负数：

# Define function for string formatting of scientific notation
def exp_tex(float_number):
    """
    Returns a string representation of the scientific
    notation of the given number formatted for use with
    LaTeX or Mathtext.
    """
    neg = False
    if float_number == 0.0:
        return r"$0.0"
    elif float_number < 0.0:
        neg = True

    exponent = np.floor(np.log10(abs(float_number)))
    mantissa = float_number/10**exponent
    if neg:
        mantissa = -mantissa
    mantissa_format = str(mantissa)[0:3]
    return "${0}\\times10^{{{1}}}$"\
           .format(mantissa_format, str(int(exponent)))

我认为在这里不重新发明轮子可能是一个更好的主意，并使用python给我们的float格式化工具：

def float_exponent_notation(float_number, precision_digits, format_type="g"):
    """
    Returns a string representation of the scientific
    notation of the given number formatted for use with
    LaTeX or Mathtext, with `precision_digits` digits of
    mantissa precision, printing a normal decimal if an
    exponent isn't necessary.
    """
    e_float = "{0:.{1:d}{2}}".format(float_number, precision_digits, format_type)
    if "e" not in e_float:
        return "${}$".format(e_float)
    mantissa, exponent = e_float.split("e")
    cleaned_exponent = exponent.strip("+")
    return "${0} \\times 10^{{{1}}}$".format(mantissa, cleaned_exponent)

这个版本对于零、负数等是安全的。它是圆的（其他人都没有！）。它还提供了使用"g"代码的选项，如果小数点在您设置的精度范围内，则将使用小数显示数字。
此外，如果还传递escape=False，则可以将这些作为格式化程序传递给.to_latex方法。我有一个格式化程序 Package 器，它可以进行类型检查，如果遇到字符串，则会转义。