这篇文章主要讲解了“python的Pandas显示设置有哪些”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python...
这篇文章主要讲解了“python的Pandas显示设置有哪些”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python的Pandas显示设置有哪些”吧!
1. Pandas 显示所有的行和列
这应该是我们最常用的显示设置了,总有些时候我们想要看df里有什么东西,但是print(df)后发现,pandas打印出来的是省略的结果,不给我打印出来我想要的! pandas这个小东西坏得很!
比如我们想看一下所有数据的全貌,但是以下代码的输出为:
file_path=r"E:\\VSCODE\\2_numpy_pandas\\pandas\\游戏数据.csv"
df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)
输出:
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/ckv05zat4er.png)
为了避免这种情况,我们需要告诉Pandas, 不要让pandas自作主张,显示所有的行与列,代码如下:
# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
之后,我们的打印结果就变为了:![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/0wfzmn0pd3i.png)
可以打印出所有的内容了;
2. 显示指定的行数与列数
和上面的代码完全一样,参数None代表全部显示(参考上面的例子),如果这里给定显示的行列数,就可以显示指定的行列数了,比如,我只想显示5行,代码如下:
pd.set_option('display.max_rows', 5)
file_path=r"E:\\VSCODE\\2_numpy_pandas\\pandas\\游戏数据.csv"
df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)
输出如下:
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/2y20q5neidl.png)
3. Pandas 显示不换行
有时,当我们的列非常多的时候,pandas会自作主张,进行自动换行,我们可以通过以下设定来拒绝自动换行;代码如下:
# 不换行显示
pd.set_option('display.width', 1000)
4. 对齐显示
很多时候,我们输出的df显示非常的混乱,看起来非常的不爽,比如以下:
file_path=r"E:\\VSCODE\\2_numpy_pandas\\pandas\\Game_Data.csv"
df=pd.read_csv(file_path,engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/nesjdgtl11p.png)
这时我们可以通过以下代码进行列对齐:
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
对齐后的输出如下:
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/hs0f4t5mxce.png)
5.显示精度
pd.set_option('display.precision', 15)
显示如下:
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/m0aocqxtzgy.png)
6. 自定义列宽
很多时候,如果一个单元格内的内容过多,会导致显示不全,我们可以通过自定义列宽来全部显示,或者只显示指定位数;代码如下:
pd.set_option("display.max_colwidth", 10)
这里可以看到,日期由于过长,只显示了其中一部分;
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/nxt2rwjsl2b.png)
7. 不显示科学计数法
很多时候,我们并不希望Pandas用科学计数法来显示结果,这时我们可以通过以下设置实现:pd.set_option("display.float_format", "{:,.2f}".format)
,整体代码如下:
pd.set_option("display.float_format", "{:,.2f}".format)
file_path=r"E:\\VSCODE\\2_numpy_pandas\\pandas\\游戏数据.csv"
df=pd.read_csv(file_path,engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)
输出为:
![python的Pandas显示设置有哪些](https://1eqimg.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/upload/20240324/cj2boddjw5j.png)
8. 获取设置值
上面的所有方法均为设置,有时我们想要看一看此时此刻的 pandas 到底是怎么设置的,这是我们可以使用get_option
的方法;方法罗列如下:
代码 | 解释 |
---|
pd.get_option("display.max_rows") | 获取最大显示行数 |
pd.get_option("display.max_columns") | 获取最大显示列数 |
pd.get_option("display.expand_frame_repr") | 获取输出数据宽度超过设置宽度时,表示是否对其要折叠,False不折叠,True要折叠。 |
pd.get_option("display.max_colwidth") | 获取单列数据宽度,以字符个数计算,超过时用省略号表示。 |
pd.get_option("display.precision") | 获取设置输出数据的小数点位数。 |
pd.get_option("display.width") | 获取数据显示区域的宽度,以总字符数计算。 |
pd.get_option("display.show_dimensions") | 获取当数据量大需要以truncate(带引号的省略方式)显示时,该参数表示是否在最后显示数据的维数,默认 True 显示,False 不显示。 |
感谢各位的阅读,以上就是“python的Pandas显示设置有哪些”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对python的Pandas显示设置有哪些这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是捷杰建站,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!