如何为包含numpy.ndarray的pandas.Datafame设置显示精度？

py49o6xq 于 2023-05-21 发布在其他

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我将numpy.ndarray的浮点数存储为pandas.Datafame的元素。我想在Jupyter Notebook中以自定义精度显示这样的 Dataframe 。
最小工作示例（Python 3.9.12）：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame({
  'a': np.random.rand(1),
  'b': np.random.rand(1),
  'A': [np.random.rand(5)],
  'B': [np.random.rand(5)],
  'C': [np.random.rand(5)],
})

使用display(df)会打印太多的小数位，并且不会显示整个数组：

a           b           A                                                   B                                                   C
0   0.929616    0.316376    [0.18391881167709445, 0.2045602785530397, 0.56...   [0.6531770968715709, 0.7489066375339118, 0.653...   [0.9613067360728214, 0.00838829794155349, 0.10..

使用任意精度，比如4位数，我想显示如下内容：

a       b       A                                           B                                   C
0   0.9296  0.3164  [0.1839, 0.2046, 0.5677, 0.5955, 0.9645]    [0.6532, 0.7489, 0.6536, 0.7477]    [0.9613, 0.008388 , 0.1064]

我试过像with pd.option_context('display.precision', 4):和with np.printoptions(precision=4):这样的东西，但它们似乎都没有改变数组显示的任何东西。
如何将显示精度设置为小数点后4位？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76285550/how-to-set-display-precision-for-a-pandas-datafame-containing-a-numpy-ndarray

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按热度按时间

iaqfqrcu1#

以下是我从跟踪所涉及的代码中学到的：Pandas调用一个名为pprint_thing（）的函数，以便将numpy数组转换为字符串。它检测到numpy数组是可迭代的，并递归地调用自己。它对numpy数组的每个元素调用str()。由于它在数组的每个单独的float上调用str（），因此numpy的格式选项不受影响。（我不确定为什么pprint_thing（）不尊重Pandas自己的格式选项--看起来这样做是有意义的。但似乎Pandas只会在格式化标量值而不是数组时才会注意这些选项。
因此，我不相信这是可能的，除非你自己格式化这个列。
有一个解决方法，那就是自己做字符串转换：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(12345)
np.set_printoptions(precision=4)

df = pd.DataFrame({
  'A': [np.random.rand(5)],
})
df['A'] = df['A'].apply(str)
print(df)

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