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如何将科学记数法转换为Pandas列中所需的小数

科学记数法是一种表示大数或小数的方法,它使用指数形式来表示数字。在Pandas中,我们可以使用apply函数和lambda表达式来将科学记数法转换为所需的小数。

首先,我们需要创建一个包含科学记数法的Pandas列。假设我们有一个名为"scientific_notation"的列,其中包含科学记数法的值。

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建包含科学记数法的列
data = {'scientific_notation': [1.23e+05, 2.34e-03, 4.56e+07]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来,我们可以使用apply函数和lambda表达式来转换科学记数法为小数。在lambda表达式中,我们使用format函数将科学记数法转换为小数,并指定所需的小数位数。

代码语言:txt
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# 将科学记数法转换为小数
df['decimal'] = df['scientific_notation'].apply(lambda x: '{:.2f}'.format(x))

这将创建一个名为"decimal"的新列,其中包含转换后的小数值。在lambda表达式中,'{:.2f}'表示保留两位小数。

完整的代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建包含科学记数法的列
data = {'scientific_notation': [1.23e+05, 2.34e-03, 4.56e+07]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将科学记数法转换为小数
df['decimal'] = df['scientific_notation'].apply(lambda x: '{:.2f}'.format(x))

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   scientific_notation       decimal
0            123000.0  123000.00
1                 0.0       0.00
2          45600000.0  45600000.00

这样,我们成功将科学记数法转换为所需的小数。在实际应用中,可以根据需要调整lambda表达式中的格式化字符串,以满足不同的要求。

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