Pandas中常用option如何设置

这篇文章主要介绍“Pandas中常用option如何设置”，在日常操作中，相信很多人在Pandas中常用option如何设置问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Pandas中常用option如何设置”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！通过pandas的使用，我们经常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了，因为大部分时候如果我们直接展示表格，格式并不是很友好。其实呢，这些痛点都可以通过pandas的option来解决。短短几行代码，只要提前配置好，一次设置好，全局生效，perfect！东哥整理了8个常用的配置选项，供大家参考。记住这8个option代码，下次直接粘贴进去，效率可以提高很多，爽歪歪。显示更多行显示更多列改变列宽设置float列的精度数字格式化显示更改绘图方法配置info()的输出打印出当前设置并重置所有选项默认情况下，pandas 是不超出屏幕的显示范围的，如果表的行数很多，它会截断中间的行只显示一部分。我们可以通过设置display.max_rows来控制显示的最大行数，比如我想设置显示200行。如果行数超过了display.max_rows，那么display.min_rows将确定显示的部分有多少行。因为display.min_rows的默认行数为5，,下面例子只显示前5行和最后5行，中间的所有行省略。同理，也可根据自己的习惯显示可显示的行数，比如10, 20..还可以直接重置。行可以设置，同样的列也可以设置，display.max_columns控制着可显示的列数，默认值为20。pandas对列中显示的字免费云主机域名符数有一些限制，默认值为50字符。所以，有的值字符过长就会显示省略号。如果想全部显示，可以设置display.max_colwidth，比如设置成500。对于float浮点型数据，pandas默认情况下只显示小数点后6位。我们可以通过预先设置display.precision让其只显示2位，避免后面重复操作。这个设置不影响底层数据，它只影响浮动列的显示。pandas中有一个选项display.float_formatoption可以用来格式化任何浮点列。这个仅适用于浮点列，对于其他数据类型，必须将它们转换为浮点数才可以。例如 1200000 这样的大数字看起来很不方便，所以我们用逗号进行分隔。和上面display.precision有点类似，假如我们只关心小数点后的2位数字，我们可以这样设置格式化：如果我们要显示一个百分比的列，可以这样设置。或者其它币种的符号等均可，只需要在大括号{}前后添加即可。默认情况下，pandas使用matplotlib作为绘图后端。从 0.25 版本开始，pandas提供了使用不同后端选择，比如plotly，bokeh等第三方库，但前提是你需要先安装起来。设置很简单，只要安装好三方库后，同样只需要一行。pandas中我们经常要使用info()来快速查看DataFrame的数据情况。但是，info这个方法对要分析的最大列数是有默认限制的，并且如果数据集中有null，那么在大数据集计数统计时会非常慢。pandas提供了两种选择：display.max_info_columns: 设置要分析的最大列数，默认为100。display.max_info_rows: 设置计数null时的阈值，默认为1690785。比如，在分析有 150 个特征的数据集时，我们可以设置display.max_info_columns为涵盖所有列的值，比如将其设置为 200：在分析大型数据集时，df.info()由于要计算所有null，导致速度很慢。因此我们可以简单地设置display.max_info_rows为一个小的值来避免计数，例如只在行数不超过5时才计数null：pd.describe_option()将打印出设置的描述及其当前值。还可以打印特定的选项，例如，行显示。最后，我们还可以直接全部重置。以上就是8个常用set_option的使用，下面进行了汇总，方便大家粘贴使用。到此，关于“Pandas中常用option如何设置”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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