Pandas 数据框中列的输出从浮点数到货币（负值）

Question

我有以下数据框（由负数和正数组成）：

df.head()
Out[39]: 
    Prices
0   -445.0
1  -2058.0
2   -954.0
3   -520.0
4   -730.0

我试图将 'Prices' 列更改为在将其导出到 Excel 电子表格时显示为货币。我使用的以下命令运行良好：

df['Prices'] = df['Prices'].map("${:,.0f}".format)

df.head()
Out[42]: 
    Prices
0    $-445
1  $-2,058
2    $-954
3    $-520
4    $-730

现在我的问题是，如果我希望输出在美元符号之前有负号，我该怎么办。在上面的输出中，美元符号在负号之前。我正在寻找这样的东西：

-445 美元
-2,058 美元
-$954
-520 美元
-730 美元

请注意也有正数。

Answer 1

您可以使用 np.where 并测试值是否为负数，如果是，则在美元前面添加一个负号，然后使用 astype:[=13= 将该系列转换为字符串]

In [153]:
df['Prices'] = np.where( df['Prices'] < 0, '-$' + df['Prices'].astype(str).str[1:], '$' + df['Prices'].astype(str))
df['Prices']

Out[153]:
0     -5.0
1    -58.0
2     -4.0
3     -0.0
4     -0.0
Name: Prices, dtype: object

Answer 2

你可以用之前帮助过我的locale module and the _override_localeconv dict. It's not well documented, but it's a trick I found in another answer。

import pandas as pd
import locale

locale.setlocale( locale.LC_ALL, 'English_United States.1252')
# Made an assumption with that locale. Adjust as appropriate.
locale._override_localeconv = {'n_sign_posn':1}

# Load dataframe into df
df['Prices'] = df['Prices'].map(locale.currency)

这将创建一个如下所示的数据框：

      Prices
0   -5.00
1  -58.00
2   -4.00
3   -0.00
4   -0.00

Pandas 数据框中列的输出从浮点数到货币（负值）

Output of column in Pandas dataframe from float to currency (negative values)

python

currency

dataframe

pandas