在日常使用pandas
的過程中,由於我們所分析的資料表規模、格式上的差異,使得同樣的函式或方法作用在不同資料上的效果存在差異。
而pandas
有著自己的一套引數設定系統,可以幫助我們在遇到不同的資料時靈活調節從而達到最好的效果,本文就將介紹pandas
中常用的引數設定方面的知識。
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1 設定DataFrame最大顯示行數
pandas
設定引數中的display.max_rows
用於控制列印出的資料框的最大顯示行數,我們使用pd.set_option()
來有針對的設定引數,如下面的例子:
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在修改display.max_rows
的引數值之後,我們的資料框只會顯示指定行數的資料,中間的部分都會以省略號的形式顯示,當我們的資料框行數較多,可以加大這個引數以顯示更多行資料。
2 設定DataFrame最大顯示列數
類似display.max_rows
,通過修改display.max_columns
我們可以調節最大顯示的資料框列數(預設是20列),這在我們的資料框欄位較多又想全部檢視的時候很有用:
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3 設定每列的最大顯示寬度
對於一些單元格內容長度較長的資料譬如長文字,在檢視資料框時過長的部分會被簡化為省略號,而通過修改display.max_colwidth
引數我們可以在必要時,使得超長的部分也顯示出來:
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4 指定小於某個數的元素顯示為0
通過display.chop_threshold
引數我們在不修改原始資料的情況下,指定資料框中絕對值小於閾值的數顯示為0:
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5 格式化浮點數
通過display.float_format
引數我們可以設定浮點數的顯示格式,譬如這裡我們給浮點數加上¥
字首並設定保留兩位小數:
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6 設定info()方法中非缺失值檢查的行數上限
針對資料框的info()
方法可以幫助我們檢視資料框的一些概覽資訊,譬如每一列對應的非缺失值個數。
但預設情況下當資料框行數大於1690784行時,再檢視info()
資訊,會處於計算效率的考慮略去缺失值檢查資訊。
這時我們可以通過設定display.max_info_rows
引數來提高這個上限:
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7 控制小數列印的精度
控制資料框中小數的顯示精度除了上文提到的方法之外,還可以通過修改display.precision
引數來控制,預設是6位小數:
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8 臨時修改引數
有些時候我們只希望在某張表上進行設定引數的修改,不希望影響到之後的其他表的顯示。
這時除了用pd.reset_option()
對指定的引數進行復原之外,我們還可以利用with
關鍵詞配合pd.option_context
以臨時的方式將指定的引數作用在區域性範圍內:
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