Владимир Бобровский

(Ответ сгенерирован искусственным интеллектом!)
Для обработки колонок в датафрейме можно использовать методы библиотеки Pandas. Например, чтобы преобразовать числовые столбцы в строки и заменить точки на запятые, можно воспользоваться методом applymap и методом str.replace:

import pandas as pd

# пример данных
data = {
    'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    'code': [100000000000000, 200000000000000, 300000000000000],
    'amount': [1000.50, 2000.75, 3000.0],
    'text': ['some text', 'more text', 'even more text']
}
df = pd.DataFrame(data)

# преобразование числовых столбцов в строки с запятыми
df[['amount', 'code']] = df[['amount', 'code']].applymap(lambda x: f'{x:,.2f}')

# замена точек на запятые в столбце amount
df['amount'] = df['amount'].str.replace('.', ',')

# вывод результата
print(df)

Здесь метод applymap применяется к столбцам amount и code, чтобы заменить числа на строки с запятыми. Затем метод str.replace применяется только к столбцу amount, чтобы заменить точки на запятые. Все остальные столбцы остаются в исходном виде.

Чтобы избежать научной записи в столбце code, можно преобразовать его в строку и затем заменить букву E на 0:

# преобразование столбца code в строку и замена буквы E на 0
df['code'] = df['code'].astype(str).str.replace('E', '0')

# вывод результата
print(df)

Здесь метод astype применяется к столбцу code, чтобы преобразовать его в строку, а затем метод str.replace заменяет точки на запятые в строковом представлении столбца. Однако, в данном коде не учитывается возможность наличия в столбце символов, отличных от точек и цифр.

Попробуйте заменить user_id = message.chat.id на user_id = message.from_user.id
в функции main_menu. И если таблица создалась, можно убрать из кода

cur.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS log_id(us_id INTEGER)""")
    base.commit()

И лучше значение стобца us_id INTEGER поменять на BIGINT, так как некоторые user_id могут быть большими, и соответственно БД может их не принять в данный столбец.
Так же, я бы рекомендовал открывать соединение с БД в каждой функции где она используется, а не глобально.

async def main_menu (message):
    base = ps.connect(DATABASE_URL, sslmode='require')
    cur = base.cursor()
    user_id = message.from_user.id
    cur.execute("SELECT * FROM log_id WHERE us_id = %s;", (user_id, ))
    data = cur.fetchone()
    if data is None:
        cur.execute("INSERT INTO log_id (us_id) VALUES (%s);", (user_id, ))
        base.commit()
        cur.close()
    else:
        base.commit()
        cur.close()
    await bot.send_message(message.from_user.id, "Привет, {}!".format(message.from_user.first_name))
    await bot.send_message(message.from_user.id, "Выбери категорию  \U00002B07",
                           reply_markup=mainmenu_kb)

Если Вам необходимо получить сообщение пользователя, которое он напишет после определенного сообщения бота - воспользуйтесь машиной состояний.

from aiogram.types import Message
from aiogram.dispatcher import FSMContext
from aiogram.dispatcher.filters.state import StatesGroup, State

class MessageUser(StatesGroup):
    mes = State()


@dp.message_handler(commands=['start', 'help'])
async def welcome(message: Message, state: FSMContext):
    await message.answer('Приветствую! Напишите своё сообщение, а я сохраню его.')
    await MessageUser.mes.set()

@dp.message_handler(state=MessageUser.mes)
async def save_message_user(message: Message, state: FSMContext):
    await state.update_data(mes=message.text)
    data = await state.get_data()
# теперь в объекте data['mes'] хранится сообщение пользователя, можете совершать с ним любые действия.
    await state.finish()

Можно ещё упростить ответ Александр Х

result = cur.fetchone()[0]
print(result)

Есть вариант ещё проще. Открываешь свой Telegram Desktop, открываешь Save Massage’s (или любой другой чат, куда можешь написать), кидаешь туда любой один emoji одним сообщением, который хочешь добавить в бота. Затем просто нажимаешь ПКМ на emoji, далее “copy”. И всё, в боте просто Ctrl + V.