本篇文章小编给大家分享一下Pandas自定义选项option设置代码实例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
常用选项
pd.options.display 可以控制展示选项,比如设置最大展示行数:
In [1]: import pandas as pd In [2]: pd.options.display.max_rows Out[2]: 15 In [3]: pd.options.display.max_rows = 999 In [4]: pd.options.display.max_rows Out[4]: 999
除此之外,pd还有4个相关的方法来对option进行修改:
get_option() / set_option() - get/set 单个option的值
reset_option() - 重设某个option的值到默认值
describe_option() - 打印某个option的值
option_context() - 在代码片段中执行某些option的更改
如下所示:
In [5]: pd.get_option("display.max_rows") Out[5]: 999 In [6]: pd.set_option("display.max_rows", 101) In [7]: pd.get_option("display.max_rows") Out[7]: 101 In [8]: pd.set_option("max_r", 102) In [9]: pd.get_option("display.max_rows") Out[9]: 102
get/set 选项
pd.get_option 和 pd.set_option 可以用来获取和修改特定的option:
In [11]: pd.get_option("mode.sim_interactive") Out[11]: False In [12]: pd.set_option("mode.sim_interactive", True) In [13]: pd.get_option("mode.sim_interactive") Out[13]: True
使用 reset_option 来重置:
In [14]: pd.get_option("display.max_rows") Out[14]: 60 In [15]: pd.set_option("display.max_rows", 999) In [16]: pd.get_option("display.max_rows") Out[16]: 999 In [17]: pd.reset_option("display.max_rows") In [18]: pd.get_option("display.max_rows") Out[18]: 60
使用正则表达式可以重置多条option:
In [19]: pd.reset_option("^display")
option_context 在代码环境中修改option,代码结束之后,option会被还原:
In [20]: with pd.option_context("display.max_rows", 10, "display.max_columns", 5): ....: print(pd.get_option("display.max_rows")) ....: print(pd.get_option("display.max_columns")) ....: 10 5 In [21]: print(pd.get_option("display.max_rows")) 60 In [22]: print(pd.get_option("display.max_columns")) 0
经常使用的选项
下面我们看一些经常使用选项的例子:
最大展示行数
display.max_rows 和 display.max_columns 可以设置最大展示行数和列数:
In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 2)) In [24]: pd.set_option("max_rows", 7) In [25]: df Out[25]: 0 1 0 0.469112 -0.282863 1 -1.509059 -1.135632 2 1.212112 -0.173215 3 0.119209 -1.044236 4 -0.861849 -2.104569 5 -0.494929 1.071804 6 0.721555 -0.706771 In [26]: pd.set_option("max_rows", 5) In [27]: df Out[27]: 0 1 0 0.469112 -0.282863 1 -1.509059 -1.135632 .. ... ... 5 -0.494929 1.071804 6 0.721555 -0.706771 [7 rows x 2 columns]
超出数据展示
display.large_repr 可以选择对于超出的行或者列的展示行为,可以是truncated frame:
In [43]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10)) In [44]: pd.set_option("max_rows", 5) In [45]: pd.set_option("large_repr", "truncate") In [46]: df Out[46]: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 -0.954208 1.462696 -1.743161 -0.826591 -0.345352 1.314232 0.690579 0.995761 2.396780 0.014871 1 3.357427 -0.317441 -1.236269 0.896171 -0.487602 -0.082240 -2.182937 0.380396 0.084844 0.432390 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 8 -0.303421 -0.858447 0.306996 -0.028665 0.384316 1.574159 1.588931 0.476720 0.473424 -0.242861 9 -0.014805 -0.284319 0.650776 -1.461665 -1.137707 -0.891060 -0.693921 1.613616 0.464000 0.227371 [10 rows x 10 columns]
也可以是统计信息:
In [47]: pd.set_option("large_repr", "info") In [48]: df Out[48]:RangeIndex: 10 entries, 0 to 9 Data columns (total 10 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 0 10 non-null float64 1 1 10 non-null float64 2 2 10 non-null float64 3 3 10 non-null float64 4 4 10 non-null float64 5 5 10 non-null float64 6 6 10 non-null float64 7 7 10 non-null float64 8 8 10 non-null float64 9 9 10 non-null float64 dtypes: float64(10) memory usage: 928.0 bytes
最大列的宽度
display.max_colwidth 用来设置最大列的宽度。 In [51]: df = pd.DataFrame( ....: np.array( ....: [ ....: ["foo", "bar", "bim", "uncomfortably long string"], ....: ["horse", "cow", "banana", "apple"], ....: ] ....: ) ....: ) ....: In [52]: pd.set_option("max_colwidth", 40) In [53]: df Out[53]: 0 1 2 3 0 foo bar bim uncomfortably long string 1 horse cow banana apple In [54]: pd.set_option("max_colwidth", 6) In [55]: df Out[55]: 0 1 2 3 0 foo bar bim un... 1 horse cow ba... apple
显示精度
display.precision 可以设置显示的精度:
In [70]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5)) In [71]: pd.set_option("precision", 7) In [72]: df Out[72]: 0 1 2 3 4 0 -1.1506406 -0.7983341 -0.5576966 0.3813531 1.3371217 1 -1.5310949 1.3314582 -0.5713290 -0.0266708 -1.0856630 2 -1.1147378 -0.0582158 -0.4867681 1.6851483 0.1125723 3 -1.4953086 0.8984347 -0.1482168 -1.5960698 0.1596530 4 0.2621358 0.0362196 0.1847350 -0.2550694 -0.2710197
零转换的门槛
display.chop_threshold 可以设置将Series或者DF中数据展示为0的门槛:
In [75]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 6)) In [76]: pd.set_option("chop_threshold", 0) In [77]: df Out[77]: 0 1 2 3 4 5 0 1.2884 0.2946 -1.1658 0.8470 -0.6856 0.6091 1 -0.3040 0.6256 -0.0593 0.2497 1.1039 -1.0875 2 1.9980 -0.2445 0.1362 0.8863 -1.3507 -0.8863 3 -1.0133 1.9209 -0.3882 -2.3144 0.6655 0.4026 4 0.3996 -1.7660 0.8504 0.3881 0.9923 0.7441 5 -0.7398 -1.0549 -0.1796 0.6396 1.5850 1.9067 In [78]: pd.set_option("chop_threshold", 0.5) In [79]: df Out[79]: 0 1 2 3 4 5 0 1.2884 0.0000 -1.1658 0.8470 -0.6856 0.6091 1 0.0000 0.6256 0.0000 0.0000 1.1039 -1.0875 2 1.9980 0.0000 0.0000 0.8863 -1.3507 -0.8863 3 -1.0133 1.9209 0.0000 -2.3144 0.6655 0.0000 4 0.0000 -1.7660 0.8504 0.0000 0.9923 0.7441 5 -0.7398 -1.0549 0.0000 0.6396 1.5850 1.9067
上例中,绝对值< 0.5 的都会被展示为0 。
列头的对齐方向
display.colheader_justify 可以修改列头部文字的对齐方向:
In [81]: df = pd.DataFrame( ....: np.array([np.random.randn(6), np.random.randint(1, 9, 6) * 0.1, np.zeros(6)]).T, ....: columns=["A", "B", "C"], ....: dtype="float", ....: ) ....: In [82]: pd.set_option("colheader_justify", "right") In [83]: df Out[83]: A B C 0 0.1040 0.1 0.0 1 0.1741 0.5 0.0 2 -0.4395 0.4 0.0 3 -0.7413 0.8 0.0 4 -0.0797 0.4 0.0 5 -0.9229 0.3 0.0 In [84]: pd.set_option("colheader_justify", "left") In [85]: df Out[85]: A B C 0 0.1040 0.1 0.0 1 0.1741 0.5 0.0 2 -0.4395 0.4 0.0 3 -0.7413 0.8 0.0 4 -0.0797 0.4 0.0 5 -0.9229 0.3 0.0
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