jupyter notebook显示所有列

本文介绍如何使用Pandas库调整DataFrame的显示设置,包括显示所有列和行,设置列宽及浮点数格式,以增强数据分析的可视化效果。

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#显示所有列

pd.set_option('display.max_columns', None)

#显示1000列

pd.set_option(‘max_columns’,1000) 

#显示所有行

pd.set_option('display.max_rows', None)

#显示1000行

pd.set_option(‘max_row’,1000) 

#设置value的显示长度为100,默认为50

pd.set_option('max_colwidth',100)

#设置浮点数

pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x)

 

### 如何在 Jupyter Notebook 中使用 Pandas 删除数据框的一Jupyter Notebook 中,Pandas 提供了多种方法用于删除数据框(DataFrame)中的一。以下是几种常见的实现方式: #### 方法一:使用 `del` 关键字 可以直接通过 `del` 关键字删除指定的。此操作会直接修改原始 DataFrame。 ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 删除 B del df['B'] print(df) ``` 这种方法适用于明确知道要删除哪一的情况[^1]。 #### 方法二:使用 `drop` 方法 `drop` 是一种更灵活的方法,可以通过参数控制是否修改原 DataFrame 或返回一个新的 DataFrame。 ```python # 使用 drop 方法删除 C 并保留原 DataFrame 不变 new_df = df.drop(columns=['C']) print(new_df) ``` 如果希望直接修改原 DataFrame,则需要设置参数 `inplace=True`: ```python # 修改原 DataFrame df.drop(columns=['A'], inplace=True) print(df) ``` 需要注意的是,当使用 `inplace=True` 参数时,不会返回新的 DataFrame 而是对原对象进行更改[^2]。 #### 方法三:重置索引 有时也可以通过对 DataFrame 重新赋值的方式间接移除某: ```python # 移除 A 和 C 后的效果可通过选取剩余实现 df = df[['B']] print(df) ``` 这种方式适合于仅需保留特定几而不关心其他多余字段的情形。 关于显示选项调整方面,在执行上述任何一种删除动作之后,为了确保整个处理过程的结果能够完全呈现在屏幕上可考虑适当调节一些展示属性比如最大行数或者宽度等设定以便更好地观察最终得到的新版数据表情况[^3]。 对于存储效率而言,虽然 CSV 文件格式简单易用但是其读写速度相对较慢而且占用较多空间;相比之下像 Feather 或 Parquet 这样的专用数据分析文件格式不仅存取速度快还具有较好的压缩率从而有效减少整体资源耗费程度因此建议根据实际应用场景选择合适的持久化方案[^4]。
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