Formatar / suprimir notação científica dos resultados da agregação do Python Pandas

Como se pode modificar o formato da saída de uma operação de grupo em pandas que produz notação científica para números muito grandes?

Sei como formatar strings em python, mas não consigo aplicá-lo aqui.

df1.groupby('dept')['data1'].sum()

dept
value1       1.192433e+08
value2       1.293066e+08
value3       1.077142e+08

Isso suprime a notação científica se eu converter para string, mas agora estou pensando em como formatar o string e adicionar decimais.

sum_sales_dept.astype(str)

É verdade que a resposta que eu vinculei nos comentários não é muito útil. Você pode especificar seu próprio conversor de string dessa forma.

In [25]: pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

In [28]: Series(np.random.randn(3))*1000000000
Out[28]: 
0    -757322420.605
1   -1436160588.997
2   -1235116117.064
dtype: float64

Não tenho certeza se essa é a maneira preferida de fazer isso, mas funciona.

Converter números em sequências puramente para fins estéticos parece uma péssima idéia, mas se você tiver um bom motivo, esta é uma maneira:

In [6]: Series(np.random.randn(3)).apply(lambda x: '%.3f' % x)
Out[6]: 
0     0.026
1    -0.482
2    -0.694
dtype: object

Aqui está outra maneira de fazer isso, semelhante à resposta de Dan Allan, mas sem a função lambda:

>>> pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
>>> Series(np.random.randn(3))
0    0.41
1    0.99
2    0.10

ou

>>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

Você pode usar a função round apenas para suprimir a notação científica de um dataframe específico:

df1.round(4)

ou você pode suprimir globalmente:

pd.options.display.float_format = '{:.4f}'.format

Se você deseja estilizar a saída de um quadro de dados em uma célula do notebook jupyter, pode definir o estilo de exibição por quadro de dados:

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(4)*1e7})
df.style.format("{:.1f}")

Veja a documentação aqui .

Se você deseja usar os valores, digamos, como parte do csvfile csv.writer, os números podem ser formatados antes de criar uma lista:

df['label'].apply(lambda x: '%.17f' % x).values.tolist()