Pandas數據幀中的列從float到貨幣的輸出（負值）

Question

我有以下數據框（由負數和正數組成）：

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

我正在嘗試將“價格”列更改為在將其導出到Excel電子表格時顯示為貨幣。 我使用的以下命令效果很好：

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

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

現在我的問題是，如果我希望輸出在美元符號之前有負號，我該怎么辦？ 在上面的輸出中，美元符號在負號之前。 我正在尋找這樣的東西：

• - $ 445
• - $ 2,058種
• - $ 954
• - $ 520
• - $ 730

請注意，也有正數。

Answer 1

您可以使用np.where並測試值是否為負數，如果是，則在美元前面添加一個負號，並使用astype將該系列轉換為字符串：

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

Out[153]:
0     -$445.0
1    -$2058.0
2     -$954.0
3     -$520.0
4     -$730.0
Name: Prices, dtype: object

Answer 2

您可以使用locale模塊和_override_localeconv dict。 它沒有很好的記錄，但這是我在另一個回答中發現的一個技巧，它曾幫助過我。

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)

這將創建一個如下所示的數據框：

      Prices
0   -$445.00
1  -$2058.00
2   -$954.00
3   -$520.00
4   -$730.00