Python DataFrameの数字をコンマ１０００単位にする。

Question

【実行したいこと】
1.エクセルをImport
2.データの整理
3.データの数字に指定した場所のみに1000単位でコンマをつけたい。

【エラー部分】
数字が変わらない。

実際のコード

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("test.csv", index_col=1)
grp = df.groupby('Time period').sum()
grp['E'] = grp['B'] * grp['D']
grp['F'] = grp["B"] * grp["E"].

def conv( df, c):
    df[c] = df[c].astype(int).apply('{:,}'.format)
#下記の[]の中の数字は手入力ですが、実際にはDataFrameの結果を入れたいです。どのように入れるのが適切でしょうか？
#grp = pd.DataFrame({'B':[200], 'C':[1000], 'E':[200000], 'F':[40000000]})
#For BCEFに関して実際にはアルファベットではなく、"SpendやInstall”などの名前が振られています。
どのように入れるのが適切でしょうか
for c in 'BCEF':
    conv(grp, c)
print(grp)
#     B      C        E          
grp.head(10)

【結果】
|列1|列2|列3|列４|列5|列6|
|:--|:--:|--:|--:|--:|
|A|B|C|D|E|F
|11-Feb-2020 00:00|200|1000|1000|200000|40000000
12-Feb-2020 00:00|100|1000|1000|100000|10000000
13-Feb-2020 00:00|100|1000|1000|100000|10000000

【欲しい結果】
|列1|列2|列3|列４|列5|列6|
|:--|:--:|--:|--:|--:|
|A|B|C|D|E|F
|11-Feb-2020 00:00|200|1,000|1,000|200,000|40,000,000
12-Feb-2020 00:00|100|1,000|1,000|100,000|10,000,000
13-Feb-2020 00:00|100|1,000|1,000|100,000|10,000,000

Comments

[8524ba23]

コードの中の列名と欲しい結果との列名が合っていないため、検証できません。
どちらかに合わせてください。

Answer 1

値に'{:,}'.formatを適用することによりカンマで区切り表示できます。
具体的にはdf[処理したいカラム名] = df[処理したいカラム名].astype(int).apply('{:,}'.format)となります。
結果値は数値から文字列に変わることだけ留意ください。

import pandas as pd

def conv( df, c):
    df[c] = df[c].astype(int).apply('{:,}'.format)

grp = pd.DataFrame({'B':[200], 'C':[1000], 'E':[200000], 'F':[40000000]})
for c in 'BCEF':
    conv(grp, c)
print(grp)
#     B      C        E           F
#0  200  1,000  200,000  40,000,000

Comments

[pon244]

ご回答ありがとうございます。
初心者なので初歩的な質問で申し訳ございません。
DataFrameの結果を入れる方法がわからず、ご教授いただきたいです。
import pandas as pd

def conv( df, c):
df[c] = df[c].astype(int).apply('{:,}'.format)

grp = pd.DataFrame({'ここに実際はDataFrameの結果を入れるにはどう記載？]})
for c in '実際のDataFrameの結果にはどう記載？':
conv(grp, c)
print(grp)

[8524ba23]

回答にポイントとなるコード部分を具体的に書きました。確認ください。

[pon244]

できました泣

本当にありがとうございます！