pandasのdescribe()で'e'が出ないようにしたい

Jupyter Notebookなどを利用しているとたまに遭遇しますが、
pandasで、DataframeやSeriesを describe() すると、'e'（= exponential）を使った科学的な表現になることがあります。
直感的に比較しにくくて、読みにくいですよね。（これのほうが慣れている人もいるかと思いますが）

df['some_column'].describe()

---
count    2.143000e+03
mean     1.683770e+04
std      8.833939e+04
min      0.000000e+00
25%      0.000000e+00
50%      2.200000e+03
75%      1.140000e+04
max      3.160000e+06

いまいちイメージしにくいので、なんとかしたい。
この記事では、2つの方法を紹介します。

方法1: あらかじめオプションで設定しておく

floatの表示方法を、小数点以下2桁で設定する処理をつけておくと良いようです。

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

df['some_column].describe()

---
count      2143.00
mean      16837.70
std       88339.39
min           0.00
25%           0.00
50%        2200.00
75%       11400.00
max     3160000.00

オプションであればプロジェクト全体に適用できるので、常にフォーマットされていていい感じです。

参考: python - How to display pandas DataFrame of floats using a format string for columns? - Stack Overflow

方法2: フォーマット処理を追加する

describe()の後ろで、フォーマットする処理をapplyしてあげます。

df['some_column'].describe().apply(lambda x: format(x, 'f'))

---
count       2143.000000
mean       16837.697154
std        88339.385512
min            0.000000
25%            0.000000
50%         2200.000000
75%        11400.000000
max      3160000.000000

必要なときだけフォーマットしたい場合には良さそうですね。

参考:
python - dataframe.describe() suppress scientific notation - Stack Overflow

以上！