Pythonでカラムの合計値がうまく算出できない e表記を消したい

Question

Pythonのデータフレームで、カラムの合計を追加したいのですが、

person_cost.loc['Column_total']= person_cost.sum(numeric_only=True, axis=0)

このコードを追加すると、
1.794090e+09
という表記になってしまいます。添付画像。
eで表記されないような通常の数値にしたいのですが、
どのようなコードを書いたらいいでしょうか。
アドバイスいただければ幸いです。

#医療費データをユーザーごとに集計
person_cost1 = pd.pivot_table( cost1,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost2 = pd.pivot_table( cost2,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost3 = pd.pivot_table( cost3,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost4 = pd.pivot_table( cost4,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost5 = pd.pivot_table( cost5,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)

person_cost=pd.merge(person_cost1,person_cost2,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')
person_cost=pd.merge(person_cost,person_cost3,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')
person_cost=pd.merge(person_cost,person_cost4,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')
person_cost=pd.merge(person_cost,person_cost5,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')

person_cost.loc['Column_total']= person_cost.sum(numeric_only=True, axis=0)
# person_cost.loc[:,'total'] = person_cost.sum(numeric_only=True, axis=1)

#個人ごとの合計を算出・列を追加
person_cost["total"]=cost1["cost"]+cost2["cost"]+cost3["cost"]+cost4["cost"]+cost5["cost"]

#個人ごとの平均を算出・列を追加
person_cost["mean"]=person_cost["total"]/5

#個人ごとの前年増減率を算出・列を追加
person_cost["YonY_1"]=round((cost2["cost"]-cost1["cost"])/cost1["cost"]*100,1)
person_cost["YonY_2"]=round((cost3["cost"]-cost2["cost"])/cost2["cost"]*100,1)
person_cost["YonY_3"]=round((cost4["cost"]-cost3["cost"])/cost3["cost"]*100,1)
person_cost["YonY_4"]=round((cost5["cost"]-cost4["cost"])/cost4["cost"]*100,1)

person_cost

#医療費データをユーザーごとに集計
person_cost1 = pd.pivot_table( cost1,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost2 = pd.pivot_table( cost2,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost3 = pd.pivot_table( cost3,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost4 = pd.pivot_table( cost4,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)
person_cost5 = pd.pivot_table( cost5,index="person_number",values='cost',columns='nendo',aggfunc='sum').reset_index().fillna(0)

person_cost=pd.merge(person_cost1,person_cost2,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')
person_cost=pd.merge(person_cost,person_cost3,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')
person_cost=pd.merge(person_cost,person_cost4,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')
person_cost=pd.merge(person_cost,person_cost5,left_on='person_number',right_on='person_number',how='inner')


person_cost.loc['Column_total']= person_cost.sum(numeric_only=True, axis=0)
# person_cost.loc[:,'total'] = person_cost.sum(numeric_only=True, axis=1)

#個人ごとの合計を算出・列を追加
person_cost["total"]=cost1["cost"]+cost2["cost"]+cost3["cost"]+cost4["cost"]+cost5["cost"]

#個人ごとの平均を算出・列を追加
person_cost["mean"]=person_cost["total"]/5

#個人ごとの前年増減率を算出・列を追加
person_cost["YonY_1"]=round((cost2["cost"]-cost1["cost"])/cost1["cost"]*100,1)
person_cost["YonY_2"]=round((cost3["cost"]-cost2["cost"])/cost2["cost"]*100,1)
person_cost["YonY_3"]=round((cost4["cost"]-cost3["cost"])/cost3["cost"]*100,1)
person_cost["YonY_4"]=round((cost5["cost"]-cost4["cost"])/cost4["cost"]*100,1)

person_cost[[1, 2, 3, 4, 5, 'total']] = person_cost[[1, 2, 3, 4, 5, 'total']].astype(np.int64)

person_cost

Answer 1

person_cost.sum(numeric_only=True, axis=0)
は、一列でもfloatの列があると、すべての合計可能な列をfloatにしてしまいます。

一番最後に。

import numpy as np
person_cost[[1, 2, 3, 4, 5, 'total']] = person_cost[[1, 2, 3, 4, 5, 'total']].astype(np.int64)

を入れて、整数型に変換しておくのが一番楽でしょう。

Comments

[Shin_go]

ありがとうございます。
試したみたのですがエラーがでてしまいました。試したコードは本文に追記しています。
エラーは下記の通りですが、何か対処方法あれば教えていただけますか。

ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-8d4816823145> in <module>()
27 person_cost["YonY_4"]=round((cost5["cost"]-cost4["cost"])/cost4["cost"]*100,1)
28
---> 29 person_cost[[1, 2, 3, 4, 5, 'total']] = person_cost[[1, 2, 3, 4, 5, 'total']].astype(np.int64)
30
31 person_cost

4 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/dtypes/cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
966
967 if not np.isfinite(arr).all():
--> 968 raise ValueError("Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer")
969
970 elif is_object_dtype(arr):

ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer

[ppaul]

totalの合計にNaNが入っているようですね。
pandasのDataFrameは、列ごとに型があるので、ひとつでもinfとかNaNが入っていると整数にすることはできません。fillna(0)でゼロに置き換えるのでしょう。
totalだけを除外してよいなら、
person_cost[[1, 2, 3, 4, 5]] = person_cost[[1, 2, 3, 4, 5]].astype(np.int64)
にすればfillna(0)を行わなくてもできるかもしれません。