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##设置千位分隔符 apply()
#设置千位分隔符 apply()
import pandas as pd
pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel ('msb课程记录.xls')
print (df)
print (df.info()) #设置完成后float64 改为了 object类型
print ('--------------------设置千位分隔符----------------------------------- ')
#注意数据都处理完后再进行千位分隔符设置，变回很麻烦
df['买家实际支付金额']=df['买家实际支付金额']. apply (lambda x:format (int (x),','))
print (df)
print (df.info ())
买家会员名 买家实际支付金额 课程总数量 课程标题 类别 \ 0 msb001 30960.00 2.0 java互联网高级框架师 课程 1 msb002 1.00 1.0 金三银四面试突击班 NaN 2 msb003 9980.00 1.0 GoLang从入门到精通 课程 3 msb004 9980.00 NaN 算法与数据结构进阶班 课程 4 msb005 9.90 1.0 大前端VIP体验营 NaN 5 msb006 0.02 1.0 零基础速成班HTML+CSS 课程 6 msb007 2400.00 1.0 操作系统 课程 7 msb008 1.00 NaN 自定义注释 课程 8 msb009 2980.00 1.0 多线程与高并发 课程 9 msb010 1980.00 1.0 科技英语 课程 10 msb010 1980.00 1.0 科技英语 课程 订单付款时间 0 2022-10-09 1 2022-10-09 2 2022-01-19 3 2022-06-30 4 2022-03-23 5 2022-03-24 6 2022-03-25 7 2022-03-26 8 2022-03-27 9 2022-03-28 10 2022-03-28 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 11 entries, 0 to 10 Data columns (total 6 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 买家会员名 11 non-null object 1 买家实际支付金额 11 non-null float64 2 课程总数量 9 non-null float64 3 课程标题 11 non-null object 4 类别 9 non-null object 5 订单付款时间 11 non-null datetime64[ns] dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), object(3) memory usage: 656.0+ bytes None --------------------设置千位分隔符----------------------------------- 买家会员名 买家实际支付金额 课程总数量 课程标题 类别 \ 0 msb001 30,960 2.0 java互联网高级框架师 课程 1 msb002 1 1.0 金三银四面试突击班 NaN 2 msb003 9,980 1.0 GoLang从入门到精通 课程 3 msb004 9,980 NaN 算法与数据结构进阶班 课程 4 msb005 9 1.0 大前端VIP体验营 NaN 5 msb006 0 1.0 零基础速成班HTML+CSS 课程 6 msb007 2,400 1.0 操作系统 课程 7 msb008 1 NaN 自定义注释 课程 8 msb009 2,980 1.0 多线程与高并发 课程 9 msb010 1,980 1.0 科技英语 课程 10 msb010 1,980 1.0 科技英语 课程 订单付款时间 0 2022-10-09 1 2022-10-09 2 2022-01-19 3 2022-06-30 4 2022-03-23 5 2022-03-24 6 2022-03-25 7 2022-03-26 8 2022-03-27 9 2022-03-28 10 2022-03-28 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 11 entries, 0 to 10 Data columns (total 6 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 买家会员名 11 non-null object 1 买家实际支付金额 11 non-null object 2 课程总数量 9 non-null float64 3 课程标题 11 non-null object 4 类别 9 non-null object 5 订单付款时间 11 non-null datetime64[ns] dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(4) memory usage: 656.0+ bytes None
