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Angelina
Asked:2023-06-01 18:38:56 +0000 UTC2023-06-01 18:38:56 +0000 UTC

如何在函数中使用 .style 将表列中的数字减少到百分之二？Python

  • 772

我正在编写一个函数来显示具有相同样式的表格。我无法将浮动列中的数字减少到百分之二。相反，删除多余的零。

现在桌子看起来像这样。 在此处输入图像描述

我的代码：

def style_data(data):

data = np.round(data, decimals=2)

#оглавление  
th_props = [
    ('font-size', '14px'),
    ('text-align', 'center'),
    ('border', "0.5px solid black")
]

#офоромление содержания 
td_props = [
    ('font-size', '13px'),
    ('text-align', 'center'),
    ('border', "0.5px solid black")
]

#set style
styles = [
    dict(selector="th", props=th_props), #наименование колонок
    dict(selector="td", props=td_props), #данные таблицы
    dict(selector="caption",             #оглавление таблицы
         props=[("text-align", "center"),
                ("font-size", "125%"),
                ('font-weight', 'bold'),
                ("color", 'black'),
                ('border', "1px solid black")])
]
 
return (data
        .style   
        .set_table_styles(styles)                             #применение set styles
        .set_caption('Топ 5 игровых платформ за весь период')
        .set_properties(**{'width': '200px'})                 #изменение ширины ячеек
        .hide_index()
       )

问题是表带有不同数量的列。如果应用于 .style - .format('{:.2f}')，则在没有子集的情况下，代码会对具有非数字数据类型的列发誓。然后我尝试使用 d = None 设置参数（禁用不重要参数的能力），尝试了 *args、**kwargs。它对我不起作用，但总的来说我不想手动设置一堆参数。

也不是代码：

data = np.round(data, decimals=2)

我做了：

for i in top_platforms.columns:
    if pd.api.types.is_numeric_dtype(top_platforms.columns):
        top_platforms.columns=round(top_platforms.columns), 2

它没有用，但总的来说我认为结果很草率。

我希望函数在没有大量参数输入的情况下工作，并且在数字列中四舍五入到百分之二而没有额外的零。请帮忙

python

1 个回答

  1. Best Answer

    按列类型进行选择。

    我们有：

    import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"a":["b", "c", "d"], 1:[2.123312,3.33333123123,4]})

       a         1
0  b  2.123312
1  c  3.333331
2  d  4.000000

    选择并舍入：

    numerics = df.select_dtypes(include="number")
df.loc[:, numerics.columns] = np.round(numerics, 2)

    现在 df:

       a     1
0  b  2.12
1  c  3.33
2  d  4.00

    更新

    如果问题是由于应用样式引起的，那么只需使用：

    df.style.format(precision=2)

    无需计算带有数字的列并四舍五入。

    • 2

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