pandas实用显示设置

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行列设置

import pandas as pd

print(pd.get_option("display.max_columns"))  # 显示列数
print(pd.get_option("display.max_rows"))  # 显示行数
pd.set_option("display.max_columns", 1000)  # 如果设置成 None 则显示所有
pd.set_option("display.max_rows", 1000)

pd.reset_option("display.max_columns")  # 重置为默认值
pd.reset_option("display.max_rows")

print(pd.get_option("display.max_colwidth"))  # 默认列宽 50 字符
pd.set_option("colheader_justify", "left")  # 列字段左对齐
pd.set_option("display.width", 1000)# 设置打印宽度为 1000

pd.reset_option("^display")  # 重置所有以 display 开头的设置
pd.reset_option("all")  # 重置所有设置 

折叠设置

当输出数据宽度，超出设置宽度时，是否要折叠。通常使用 False 不折叠，True 要折叠。

pd.set_option("expand_frame_repr", False)  # False 不折叠，True 要折叠 

float 型数据

pd.set_option("display.precision", 2)  # 设置精度为 2 位小数

# , 是千分位表示 % 是百分比表示，还可以使用其他特殊符号来表示，例如¥
pd.set_option("display.float_format", "{:,.2f}%".format)

阈值设置

pd.set_option("display.chop_threshold", 0)  # 设置零门槛
pd.set_option("display.chop_threshold", 0.5)  # 小于 0.5 显示为 0 

绘图后端设置

pandas 默认使用 matplotlib 作为绘图后端，可设置修改为强大的 plotly：

df = pd.DataFrame(dict(a=[5, 3, 2], b=[3, 4, 1]))

pd.options.plotting.backend = "plotly"  # 写法 1
fig = df.plot()
fig.show()

fig = df.plot(backend="plotly")  # 写法 2
fig.show()

临时设置

print(pd.get_option("display.max_rows"))
print(pd.get_option("display.max_columns"))

with pd.option_context("display.max_rows", 100, "display.max_columns", 100):
    print(pd.get_option("display.max_rows"))
    print(pd.get_option("display.max_columns"))

print(pd.get_option("display.max_rows"))
print(pd.get_option("display.max_columns"))