pandas.DataFrame.to_markdown बड़े int को फ्लोट में बदल देता है

मुझे शुरुआत में केवल एक वर्कअराउंड मिला, लेकिन स्पष्टीकरण नहीं: कॉलम को स्ट्रिंग्स में बदलना।

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1234567, 1234567]})
>>> df["A"] = df.A.astype(str)
>>> print(df.to_markdown())
|    |       A |
|---:|--------:|
|  0 | 1234567 |
|  1 | 1234567 |

अद्यतन:

मुझे लगता है कि यह 2 तत्वों के कारण होता है:

• tabulate_column_type फ़ंक्शन >:

def _column_type(strings, has_invisible=True, numparse=True):
    """The least generic type all column values are convertible to.

इसे tablefmt="pretty" के माध्यम से रूपांतरण को अक्षम करके हल किया जा सकता है:

print(df.to_markdown(tablefmt="pretty"))
+---+---------+
|   |    A    |
+---+---------+
| 0 | 1234567 |
| 1 | 1234567 |
+---+---------+

• जब एक से अधिक कॉलम हों, और उनमें से एक में float नंबर हों। चूंकि सारणी डेटा निकालने के लिए df.values का उपयोग करता है, जो DataFrame को numpy.array में बदल देता है, सभी मान फिर उसी dtype (float) में बदल दिया जाता है। इस पर इस मुद्दे में भी चर्चा की गई है।

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1234567, 1234567], "B": [0.1, 0.2]})
>>> print(df)
         A    B
0  1234567  0.1
1  1234567  0.2

>>> print(df.A.dtype)
int64

>>> print(df.to_markdown(tablefmt="pretty"))
+---+-----------+-----+
|   |     A     |  B  |
+---+-----------+-----+
| 0 | 1234567.0 | 0.1 |
| 1 | 1234567.0 | 0.2 |
+---+-----------+-----+

>>> df.values
array([[1.234567e+06, 1.000000e-01],
       [1.234567e+06, 2.000000e-01]])