一文速学(二十四)-数据分析之Pandas数据展示选项设置详解+实例代码操作展示

本文详细介绍了Pandas数据展示的选项设置,包括获取和设置参数、常用选项如`display.max_rows`、`display.max_columns`等,并提供了实例代码操作,旨在帮助用户更好地控制数据展示效果,尤其在Jupyter Notebook环境中。

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目录

前言

一、获取数据展示参数

二、可选展示选项

1.describe_option()

 2.get_option()/set_option()

3.reset_option()

4. option_context()

三、 在Python/IPython环境中设置启动选项

 四、常用选项

1.display.max_rows/display.max.columns

 2.display.expand_frame_repr

 3.display.large_repr

4.display.max_colwidth

 5.display.max_info_columns

6.display.max_info_rows

 7.display.precision

 8.display.chop_threshold

点关注,防走丢,如有纰漏之处,请留言指教,非常感谢


前言

Pandas选项一般在数据展示和分析使用的比较频繁,尤其是配合上Jupyter Notebook使用敏捷开发时进行数据展示时,总会遇到一两个展示的问题比较头疼。而这又会牵扯到很多可视化效果的问题(比如pandas表默认科学计数法,无法展示全部数据等)。故了解Pandas选项设置是有必要的,这篇文章我会将一些pandas常用的选项设置元素一一列出其作用以及代码修改效果,另外会列出pandas部门优化选项设置,帮助更好的使用pandas。

Pandas数据分析系列专栏已经更新了很久了,基本覆盖到使用pandas处理日常业务以及常规的数据分析方方面面的问题。从基础的数据结构逐步入门到处理各类数据以及专业的pandas常用函数讲解都花费了大量时间和心思创作,如果大家有需要从事数据分析或者大数据开发的朋友推荐订阅专栏,将在第一时间学习到Pandas数据分析最实用常用的知识。此篇博客篇幅较长,涉及到数据可视化等各类操作,值得细读实践一番,我会将Pandas的精华部分挑出细讲实践。博主会长期维护博文,有错误或者疑惑可以在评论区指出,感谢大家的支持。


一、获取数据展示参数

panda有一个选项API,用于配置和定制与DataFrame显示、数据行为等相关的全局行为。

选项具有完整的“虚线样式”,不区分

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