In [1]:

    

import pandas as pd


    

In [2]:

    

df = pd.DataFrame({'col1': [0.123456789, 1000000000.0],
                   'col2': [123456789.0, 0.0],
                   'col3': [123456789, 0]})
print(df)


    

    




           col1         col2       col3
0  1.234568e-01  123456789.0  123456789
1  1.000000e+09          0.0          0

In [3]:

    

print(df.dtypes)


    

    




col1    float64
col2    float64
col3      int64
dtype: object

In [4]:

    

print(df.iat[0, 0])


    

    




0.123456789

In [5]:

    

print(df.iat[1, 0])


    

    




1000000000.0

In [6]:

    

df.to_csv('data/dst/to_csv_out_float_default.csv')


    

In [7]:

    

print('%.3f' % 0.123456789)


    

    




0.123

In [8]:

    

print('%.3f' % 123456789)


    

    




123456789.000

In [9]:

    

df.to_csv('data/dst/to_csv_out_float_format_3f.csv', float_format='%.3f')


    

In [10]:

    

print('%.3e' % 0.123456789)


    

    




1.235e-01

In [11]:

    

print('%.3e' % 123456789)


    

    




1.235e+08

In [12]:

    

df.to_csv('data/dst/to_csv_out_float_format_3e.csv', float_format='%.3e')


    

In [13]:

    

df['col1'] = df['col1'].map('{:.3f}'.format)
df['col2'] = df['col2'].map('{:.3e}'.format)
df['col3'] = df['col3'].map('{:#010x}'.format)


    

In [14]:

    

print(df)


    

    




             col1       col2        col3
0           0.123  1.235e+08  0x075bcd15
1  1000000000.000  0.000e+00  0x00000000

In [15]:

    

print(df.dtypes)


    

    




col1    object
col2    object
col3    object
dtype: object

In [16]:

    

df.to_csv('data/dst/to_csv_out_float_format_str.csv')


    

In [17]:

    

df = pd.read_csv('data/dst/to_csv_out_float_format_str.csv', index_col=0)
print(df)


    

    




           col1         col2        col3
0  1.230000e-01  123500000.0  0x075bcd15
1  1.000000e+09          0.0  0x00000000

In [18]:

    

print(df.dtypes)


    

    




col1    float64
col2    float64
col3     object
dtype: object

In [19]:

    

df['col3'] = df['col3'].map(lambda x: int(x, 16))
print(df)


    

    




           col1         col2       col3
0  1.230000e-01  123500000.0  123456789
1  1.000000e+09          0.0          0

In [20]:

    

print(df.dtypes)


    

    




col1    float64
col2    float64
col3      int64
dtype: object