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怎么设置Pandas做数据分析

发布时间:2021-11-07 03:07:09

这篇文章主要讲解了“怎么设置Pandas做数据分析”,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“怎么设置Pandas做数据分析”吧!

1. 设置DataFrame最大显示行数

pandas设置参数中的display.max_rows用于控制打印出的数据框的最大显示行数,我们使用pd.set_option()来有针对的设置参数,如下面的例子:

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图2

在修改display.max_rows的参数值之后,我们的数据框只会显示指定行数的数据,中间的部分都会以省略号的形式显示,当我们的数据框行数较多,可以加大这个参数以显示更多行数据。

2. 设置DataFrame最大显示列数

类似display.max_rows,通过修改display.max_columns我们可以调节最大显示的数据框列数(默认是20列),这在我们的数据框字段较多又想全部查看的时候很有用:

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图3

3. 设置每列的最大显示宽度

对于一些单元格内容长度较长的数据譬如长文本,在查看数据框时过长的部分会被简化为省略号,而通过修改display.max_colwidth参数我们可以在必要时,使得超长的部分也显示出来:

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图4

4. 指定小于某个数的元素显示为0

通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下,指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0:

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图5

5. 格式化浮点数

通过display.float_format参数我们可以设置浮点数的显示格式,譬如这里我们给浮点数加上¥前缀并设定保留两位小数:

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图6

6. 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限

针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息,譬如每一列对应的非缺失值个数。

但默认情况下当数据框行数大于1690784行时,再查看info()信息,会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。

这时我们可以通过设置display.max_info_rows参数来提高这个上限:

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图7

7. 控制小数打印的精度

控制数据框中小数的显示精度除了上文提到的方法之外,还可以通过修改display.precision参数来控制,默认是6位小数:

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图8

8. 临时修改参数

有些时候我们只希望在某张表上进行设置参数的修改,不希望影响到之后的其他表的显示。

这时除了用pd.reset_option()对指定的参数进行复原之外,我们还可以利用with关键词配合pd.option_context以临时的方式将指定的参数作用在局部范围内:

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感谢各位的阅读,以上就是“怎么设置Pandas做数据分析”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么设置Pandas做数据分析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。这里是血鸟云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


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