Pandas设置数据显示格式实现方式

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  • 在用 Pandas 做数据分析的过程中,总需要打印数据分析的结果,如果数据体量较大就会存在输出内容不全(部分内容省略)或者换行错误等问题。 Pandas 为了解决上述问题,允许你对数据显示格式进行设置。 下面列出了五个用来设置显示格式的函数,分别是: get_option() set_option() reset_option() describe_option() option_context() 它们的功能介绍如下: 函数名称 说明 get_option 获取解释器的默认参数值。 set_option 更改解释器的默认参数值。 reset_option 解释器的参数重置为默认值。 describe_option 输出参数的描述信息。 option_context 临时设置解释器参数,当退出使用的语句块时,恢复为默认值。 下面对上述函数分别进行介绍。
  • 以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持风君子博客。 您可能感兴趣的文章: Pandas DataFrame数据存储格式比较分析 使用python+pandas读写xlsx格式中的数据 pandas读取csv格式数据时header参数设置方法 pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式 python用pandas数据加载、存储与文件格式的实例 python使用pandas库导入并保存excel、csv格式文件数据
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    • Pandas设置数据显示格式
      • get_option()
      • set_option()
      • reset_option()
      • describe_option()
      • option_context()
      • 常用参数项
    • 总结

      在用 Pandas 做数据分析的过程中,总需要打印数据分析的结果,如果数据体量较大就会存在输出内容不全(部分内容省略)或者换行错误等问题。

      Pandas 为了解决上述问题,允许你对数据显示格式进行设置。

      下面列出了五个用来设置显示格式的函数,分别是:

      • get_option()
      • set_option()
      • reset_option()
      • describe_option()
      • option_context()

      它们的功能介绍如下:

      函数名称 说明
      get_option 获取解释器的默认参数值。
      set_option 更改解释器的默认参数值。
      reset_option 解释器的参数重置为默认值。
      describe_option 输出参数的描述信息。
      option_context 临时设置解释器参数,当退出使用的语句块时,恢复为默认值。

      下面对上述函数分别进行介绍。

      该函数接受单一参数,用来获取显示上限的行数或者列数,示例如下:

      1) display.max_rows

      获取显示上限的行数,示例如下:

      import pandas as pd
      print (pd.get_option("display.max_rows"))
      

      输出结果:

      60
      

      2) display.max_columns

      获取显示上限的列数,示例如下:

      import pandas as pd
      print (pd.get_option("display.max_columns"))
      

      输出结果:

      20
      

      由此可知,默认值显示上限是(60,20)。

      该函数用来更改要默认显示的行数和列数,示例如下:

      1) 修改默认行数

      import pandas as pd
      pd.set_option("display.max_rows",70)
      print (pd.get_option("display.max_rows"))
      

      输出结果:

      70
      

      2) 修改默认列数

      import pandas as pd
      pd.set_option("display.max_columns",40)
      print (pd.get_option("display.max_columns"))
      

      输出结果:

      40
      

      该方法接受一个参数,并将修改后的值设置回默认值。示例如下:

      import pandas as pd
      pd.reset_option("display.max_rows")
      #恢复为默认值
      print(pd.get_option("display.max_rows"))
      

      输出结果:

      60
      

      该方法输出参数的描述信息。示例如下:

      import pandas as pd
      pd.describe_option("display.max_rows")
      

      输出结果:

      display.max_rows : int
          If max_rows is exceeded, switch to truncate view. Depending on
          `large_repr`, objects are either centrally truncated or printed as
          a summary view. 'None' value means unlimited.
      
          In case python/IPython is running in a terminal and `large_repr`
          equals 'truncate' this can be set to 0 and pandas will auto-detect
          the height of the terminal and print a truncated object which fits
          the screen height. The IPython notebook, IPython qtconsole, or
          IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to do
          correct auto-detection.
          [default: 60] [currently: 60]
      

      option_context() 上下文管理器,用于临时设置 with 语句块中的默认显示参数。当您退出 with 语句块时,参数值会自动恢复。示例如下:

      import pandas as pd
      with pd.option_context("display.max_rows",10):
         print(pd.get_option("display.max_rows"))
      print(pd.get_option("display.max_rows"))
      

      输出结果:

      10
      60
      

      注意:第一个 Print 语句打印 option_context() 设置的临时值。当退出 with 语句块时,第二个 Print语句打印解释器默认值。

      最后,对上述函数常用的参数项做以下总结:

      参数 说明
      display.max_rows 最大显示行数,超过该值用省略号代替,为None时显示所有行。
      display.max_columns 最大显示列数,超过该值用省略号代替,为None时显示所有列。
      display.expand_frame_repr 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。
      display.max_colwidth 单列数据宽度,以字符个数计算,超过时用省略号表示。
      display.precision 设置输出数据的小数点位数。
      display.width 数据显示区域的宽度,以总字符数计算。
      display.show_dimensions 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。

      上述参数项,基本上可以满足我们的日常需求。

      以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持风君子博客。

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