极客教程pandas 百分比格式存入dataframe
在数据分析和处理的过程中，经常会涉及到百分比数据的处理和存储。pandas 是一个强大的数据处理工具，提供了丰富的方法和函数来处理不同类型的数据，包括百分比数据。在本文中，我们将详细介绍如何将百分比数据以特定的格式存储到 pandas 的 dataframe 中。
1. 创建一个示例 dataframe
首先，让我们创建一个示例 dataframe，包含一些百分比数据。代码如下：
import pandas as pd
data = {
'A': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
'B': [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
'C': [0.9, 0.95, 0.85, 0.75]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行以上代码，我们可以得到如下的示例 dataframe：
A B C
0 0.1 0.5 0.90
1 0.2 0.6 0.95
2 0.3 0.7 0.85
3 0.4 0.8 0.75
2. 将百分比数据转换成百分比格式
接下来，我们将示例 dataframe 中的数据转换成百分比格式，并存储到一个新的 dataframe 中。代码如下：
df_percent = df.applymap(lambda x: f'{x*100:.2f}%')
print(df_percent)
运行以上代码，我们可以得到如下的结果：
A B C
0 10.00% 50.00% 90.00%
1 20.00% 60.00% 95.00%
2 30.00% 70.00% 85.00%
3 40.00% 80.00% 75.00%
可以看到，百分比数据已经被转换成了百分比格式，并存储在了新的 dataframe 中。
3. 将百分比格式数据存入到 dataframe 文件中
最后，我们将百分比格式的数据存储到一个 dataframe 文件中，以便后续的使用。代码如下：
df_percent.to_csv('percent_data.csv', index=False)
运行以上代码，数据将被存储到名为 percent_data.csv 的文件中。可以通过以下代码读取该文件：
df_read = pd.read_csv('percent_data.csv')
print(df_read)
运行以上代码，我们可以看到从文件中读取的数据仍然是以百分比格式存储的：
A B C
0 10.00% 50.00% 90.00%
1 20.00% 60.00% 95.00%
2 30.00% 70.00% 85.00%
3 40.00% 80.00% 75.00%
通过以上步骤，我们成功将百分比数据以百分比格式存储到了 pandas 的 dataframe 中，并将其保存到了文件中，方便后续的数据处理和分析。
总结一下，在处理百分比数据时，我们可以借助 pandas 中提供的方法和函数，将原始数据转换成特定的格式，并存储到 dataframe 中。这样做不仅能使数据更直观和易于理解，还能方便后续的数据操作和分析。