在 iPython 中设置千位分隔符而不设置字符串格式

Question

我已经花了 4 个多小时来寻找以下问题的答案。大多数页面指示字符串格式化方法。这不是我想要的。

我想在 IPython 中为整数和浮点数的千位分隔符设置一个参数。该选项应该只影响数字在我的交互式会话中的显示方式。我想设置一次参数。我需要为每个新输出做一些格式化的所有解决方案根本不能满足我的需要。我做了一些探索性数据分析，不想为每一行代码设置数字格式。

该格式应与所有整数和浮点数一起使用，包括存储在 numpy 数组或 pandas 数据帧中的整数和浮点数。

对于那些熟悉 Mathematica 的人，我指出了在 Mathematica 中如何做到这一点：转到首选项 => 外观 => 数字 => 格式。在那里你可以 "enable automatic number formatting" 并选择 "digit block separator".

示例：如果我在 ipython 会话中键入“600 + 600”，我需要以下输出：1'200（其中 ' 将是我的千位分隔符）。

我在 Spyder 和 IPython 笔记本电脑中使用 IPython 控制台。谢谢。

Answer 1

如果你使用了str.format和numpy.set_printoptions你可以全局设置一次：

import numpy as np
import IPython

frm = get_ipython().display_formatter.formatters['text/plain']


def thousands(arg, p, cycle):
    p.text("{:,}".format(arg).replace(",","'"))

frm.for_type(int, thousands)
frm.for_type(float, thousands)

np.set_printoptions(formatter={'int_kind': lambda x: '{:,}'.format(x).replace(",","'")})

 np.set_printoptions(formatter={'float_kind': lambda x: '{:,}'.format(x).replace(",","'")})

frm = get_ipython().display_formatter.formatters['text/plain']
frm.for_type(int, thousands)
frm.for_type(float, thousands)

它没有涵盖所有基础，但您可以添加更多逻辑：

In [2]: arr = np.array([12345,12345])

In [3]: arr
Out[3]: array([12'345, 12'345])

In [4]: 123456
Out[4]: 123'456

In [5]: 123456.343
Out[5]: 123'456.343

您可以将它添加到 startup.py 脚本中，确保您将 PYTHONSTARTUP 设置为指向该文件，以便在您启动时加载它 ipython:

~$ ipython2
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) 
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 4.0.1 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
(.startup.py)
(imported datetime, os, pprint, re, sys, time,np,pd)

In [1]: arr = np.array([12345,12345])

In [2]: arr
Out[2]: array([12'345, 12'345])

In [3]: 12345
Out[3]: "12'345"

对于 pandas 看来你可以用 set_option

设置 display.float_format

In [22]: pd.set_option("display.float_format",lambda x: "{:,}".format(x).replace(",","'"))

In [23]: pd.DataFrame([[12345.3,12345.4]])
Out[23]: 
         0        1
0 12'345.3 12'345.4

基于 it seems for later versions of pandas we need to change pandas.core.format.IntArrayFormatter:

所以完整的启动脚本应该是这样的：

import IPython

import numpy as np
import pandas as pd

# numpy
np.set_printoptions(formatter={'float_kind': lambda x: '{:,}'.format(x).replace(",", "'"),
                          'int_kind': lambda x: '{:,}'.format(x).replace(",", "'")})


# pandas
class IntFormatter(pd.core.format.GenericArrayFormatter):
    pd.set_option("display.float_format", lambda x: "{:,}".format(x).replace(",", "'"))

    def _format_strings(self):
        formatter = self.formatter or (lambda x: ' {:,}'.format(x).replace(",", "'"))
        fmt_values = [formatter(x) for x in self.values]
        return fmt_values


pd.core.format.IntArrayFormatter = IntFormatter


# general
def thousands(arg, p, cycle):
    p.text("{:,}".format(arg).replace(",","'"))


frm = get_ipython().display_formatter.formatters['text/plain']
frm.for_type(int, thousands)
frm.for_type(float, thousands)

这似乎涵盖了您想要的大部分内容：

IPython 4.0.1 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
(.startup.py)
(imported datetime, os, pprint, re, sys, time,np,pd)

In [1]: pd.DataFrame([[12345,12345]])
Out[1]: 
        0       1
0  12'345  12'345

In [2]: pd.DataFrame([[12345,12345.345]])
Out[2]: 
        0          1
0  12'345 12'345.345

In [3]: np.array([12345,678910])
Out[3]: array([12'345, 678'910])

In [4]: np.array([12345.321,678910.123])
Out[4]:  array([12'345.321, 678'910.123])


In [5]: 100000
Out[5]: 100'000

In [6]: 100000.123
Out[6]: 100'000.123

In [7]: 10000000
Out[7]: 10'000'000

在 iPython 中设置千位分隔符而不设置字符串格式

set thousands separators in iPython without string formatting

python

formatting

ipython