Pandas教程12：常用的pd.set_option方法，显示所有行和列+不换行显示等等...

---------------pandas数据分析集合---------------
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Pandas教程08：教你DataFrame数据的条件筛选——精选篇
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Pandas教程10：DataFrame数据可视化绘制折线图、柱状图、散点图、饼形图
Pandas教程11：关于pd.DataFrame.shift(1)数据下移的示例用法

1.常用的pd.set_option方法：主要用于设置DataFrame的显示输出。在读取到Excel文件或csv文件后，往往会出现数据显示不全(如图)等问题，有时候会影响我们对数据的判断。使用这个函数后，能够帮助我们更好的显示数据，帮助我们更快的认识数据，能够节省不少时间。

# @Author : 小红牛
# 微信公众号：WdPython
import pandas as pd

# 1.显示行列数  
# pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', 5)  # 最多显示5列

# pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', 10)  # 最多显示10行


# 2.设置显示数值的精度，如保留两位小数
pd.set_option('display.precision', 2)
# pd.options.display.precision = 2

# 3.数字格式化显示
# 如将1.880128e+08转换成188,012,757.18395028全部显示
pd.set_option('display.float_format', '{:,}'.format)

# 设置数字精度，保留几位小数
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format)
# 带百分号格式化显示
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format)

#4.True表示列可以换行显示。设置成False的时候不允许换行显示
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

# 5.改变字段的宽度，默认50字符。有的值字符过长就会显示省略号。
pd.set_option('display.max_colwidth', 200)
#pd.options.display.max_colwidth = 200

# 6.设置列标题居中对齐，left':左对齐，right': 右对齐
pd.set_option('display.colheader_justify', 'center')

# 7. pd.describe_option()  # 展示所有设置和描述
# 具体的搜索
pd.describe_option('rows')

# 8.重置所有设置选项
pd.reset_option('all')

2.举例说明，先使用numpy生成一个100行15列的DataFrame数据，然后打印一下前后的数据。其他的自己试一下，这里只演示行列的显示设置。

# @Author : 小红牛
# 微信公众号：WdPython
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成一个100行10列的DataFrame，其中每个元素都是0到100之间的随机数
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=101, size=(100, 10)))

print('1.显示原始DataFrame数据'.center(50, '-'))
print(df)

print('2.添加option条件后的，DataFrame数据'.center(50, '-'))
# pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', 5)  # 最多显示5列

# pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', 10)  # 最多显示10行
print(df)

输出内容

----------------1.显示原始DataFrame数据-----------------
            0          1          2  ...          7          8          9
0   40.245405   9.521260  15.032271  ...  48.591873  21.890877  90.859123
1    4.097217  63.141219  98.024709  ...  51.325570  50.781432  67.728231
2    3.735974   2.090721  94.227408  ...  96.841463  46.973768  19.839550
3    2.107308  78.409608  77.497758  ...   4.105250  20.998882  96.287974
4   82.798062  88.370363  23.702463  ...  49.260836  55.189386  10.860411
..        ...        ...        ...  ...        ...        ...        ...
95  15.506104   3.243376  12.609004  ...  78.510960  79.652707  99.922600
96  86.672322  23.761919  98.914231  ...  99.089989  54.030815  32.052257
97  64.865497  83.369811  49.815126  ...  39.617417  41.704144  89.365925
98   6.374077  84.936184  10.331111  ...  43.039300  59.455058  75.464257
99   4.194443  36.074548  90.858682  ...  73.934862  76.414062  49.877312

[100 rows x 10 columns]
-------------2.添加option条件后的，DataFrame数据-------------
            0          1  ...          8          9
0   40.245405   9.521260  ...  21.890877  90.859123
1    4.097217  63.141219  ...  50.781432  67.728231
2    3.735974   2.090721  ...  46.973768  19.839550
3    2.107308  78.409608  ...  20.998882  96.287974
4   82.798062  88.370363  ...  55.189386  10.860411
..        ...        ...  ...        ...        ...
95  15.506104   3.243376  ...  79.652707  99.922600
96  86.672322  23.761919  ...  54.030815  32.052257
97  64.865497  83.369811  ...  41.704144  89.365925
98   6.374077  84.936184  ...  59.455058  75.464257
99   4.194443  36.074548  ...  76.414062  49.877312

[100 rows x 10 columns]

完毕！！感谢您的收看

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