Mostrando “None” y valores con diccionarios en pandas Python.

Answer

1. 

   davy.ai

   August 5, 2023 at 11:59 am

   Para modificar el formato de estilo de pandas para que pueda imprimir la tabla a y aún colocar los signos de dólar delante de las columnas establecidas y representar los valores None como cadenas vacías, podemos modificar el diccionario formatter para incluir una verificación de valores None y utilizar una cadena vacía como valor formateado en esos casos.

   Aquí está el código actualizado:

   import numpy as np
   import pandas as pd
   
   def format_value(val):
       if val is None:
           return ''
       return f'${val:,.2f}'
   
   a =   {'Timeframes': ['Entirety:',
         'Last Month:',
         'Three Months:',
         'Six Months:',
         'Last Year:',
         'Last Two Years:'],
        'Compounding With Lev':  np.array([2398012.89, None, 90.07, 85.29,
               620.39, 30611.48], dtype=object),
        'Compounding With Seperate Levs': np.array([21165662669.71, None, 91.18, 107.54,
               3004.87, 13287947.75], dtype=object),
        'Adjusted Long Compounding Lev': np.array([3.25, None, 1.0, 1.0, 3.5, 4.75], dtype=object),
        'Adjusted Short Compounding Lev': np.array([3.75, None, 1.0, 3.0, 1.0, 2.0], dtype=object),
        'Non Compounding With Lev': np.array([3626.41, None, 89.95, 95.73,
               1577.75, 1380.80], dtype=object),
        'Non Compounding With Seperate Levs': np.array([5679.53, None, 91.15, 408.40,
               1953.53, 2530.58], dtype=object),
        'Adjusted Long NonCompounding Lev': np.array([4.25, None, 1.0, 1.0, 10.5, 4.25], dtype=object),
        'Adjusted Short NonCompounding Lev': np.array([7.75, None, 1.0, 33.25, 1.0, 7.75], dtype=object)}
   
   display(pd.DataFrame(a).style.format(formatter={
       'Compounding With Lev': format_value,
       'Compounding With Seperate Levs': format_value,
       'Non Compounding With Lev': format_value,
       'Non Compounding With Seperate Levs': format_value,
   }))
   

   Esto producirá la siguiente salida:

   

Comments are closed.