我不知道为什么，但是如果我使用floatfmt而不是intfmt，那么我就会得到你想要的结果。

import pandas as pd
test = {'2023m06': [2000], '2023m05': [100000]}
df = pd.DataFrame.from_dict(test,
                            orient='index',
                            columns=['myColumn'])
print(df.to_markdown(tablefmt='rounded_grid',floatfmt=',.0f'))

╭─────────┬────────────╮
│         │   myColumn │
├─────────┼────────────┤
│ 2023m06 │      2,000 │
├─────────┼────────────┤
│ 2023m05 │    100,000 │
╰─────────┴────────────╯

字符串
包括另一个多列的示例，因为在我的例子中需要这样做。

import pandas as pd
test = {'2023m06': [2000], '2023m05': [100000]}
df = pd.DataFrame.from_dict(test,
                            orient='index',
                            columns=['myColumn'])
df['%'] = df['myColumn']/df['myColumn'].sum()
print(df.to_markdown(tablefmt='rounded_grid',floatfmt=(None,',.0f','.2%')))

╭─────────┬────────────┬────────╮
│         │   myColumn │      % │
├─────────┼────────────┼────────┤
│ 2023m06 │      2,000 │  1.96% │
├─────────┼────────────┼────────┤
│ 2023m05 │    100,000 │ 98.04% │
╰─────────┴────────────┴────────╯

型

在Pandas中使用df.to_markdown()时，intfmt参数默认不支持逗号分隔。它被设计为将整数值格式化为普通数字。要在markdown输出中实现逗号分隔，可以在调用to_markdown()之前预处理DataFrame列。下面是一个例子：

import pandas as pd

test = {'2023m06': [2000], '2023m05': [100000]}
df = pd.DataFrame.from_dict(test, orient='index', columns=['myColumn'])

# Preprocess the column to include comma separation
df['myColumn'] = df['myColumn'].apply(lambda x: format(x, ","))

# Convert DataFrame to markdown with comma-separated integers
markdown_output = df.to_markdown(tablefmt='rounded_grid')

print(markdown_output)

字符串
上面的代码使用一个lambda函数和format(x, ",")将'myColumn'列中的整数转换为逗号分隔的字符串。然后，在修改后的DataFrame上调用df.to_markdown()，得到所需的markdown输出，其中整数值带有逗号。

╭─────────┬────────────╮
│         │ myColumn   │
├─────────┼────────────┤
│ 2023m06 │ 2,000      │
├─────────┼────────────┤
│ 2023m05 │ 100,000    │
╰─────────┴────────────╯

型