8個(gè)常用的option配置選項(xiàng)

通過pandas的使用，我們經(jīng)常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就顯得尤為重要了，因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)候如果我們直接展示表格，格式并不是很友好。

其實(shí)呢，這些痛點(diǎn)都可以通過pandas的option來解決。短短幾行代碼，只要提前配置好，一次設(shè)置好，全局生效，perfect！

#使用方法
importpandasaspd
pd.set_option()
pd.get_option()

#使用屬性，例如展示的最大行數(shù)
pd.option.display.max_rows

東哥整理了8個(gè)常用的配置選項(xiàng)，供大家參考。記住這8個(gè)option代碼，下次直接粘貼進(jìn)去，效率可以提高很多，爽歪歪。

顯示更多行

顯示更多列

改變列寬

設(shè)置float列的精度

數(shù)字格式化顯示

更改繪圖方法

配置info()的輸出

打印出當(dāng)前設(shè)置并重置所有選項(xiàng)

1. 顯示更多行

默認(rèn)情況下，pandas 是不超出屏幕的顯示范圍的，如果表的行數(shù)很多，它會(huì)截?cái)嘀虚g的行只顯示一部分。我們可以通過設(shè)置display.max_rows來控制顯示的最大行數(shù)，比如我想設(shè)置顯示200行。

pd.set_option('display.max_rows',200)
#pd.options.display.max_rows=200

如果行數(shù)超過了display.max_rows，那么display.min_rows將確定顯示的部分有多少行。因?yàn)閐isplay.min_rows的默認(rèn)行數(shù)為5，,下面例子只顯示前5行和最后5行，中間的所有行省略。

同理，也可根據(jù)自己的習(xí)慣顯示可顯示的行數(shù)，比如10, 20..

pd.set_option('display.min_rows',10)
#pd.options.display.min_rows=10

還可以直接重置。

#重置
pd.reset_option('display.max_rows')

2. 顯示更多列

行可以設(shè)置，同樣的列也可以設(shè)置，display.max_columns控制著可顯示的列數(shù)，默認(rèn)值為20。

pd.get_option('display.max_columns')
#pd.options.display.max_columns
20

3. 改變列寬

pandas對(duì)列中顯示的字符數(shù)有一些限制，默認(rèn)值為50字符。所以，有的值字符過長就會(huì)顯示省略號(hào)。如果想全部顯示，可以設(shè)置display.max_colwidth，比如設(shè)置成500。

pd.set_option('display.max_colwidth',500)
#pd.options.display.max_colwidth=500

4. 設(shè)置float列的精度

對(duì)于float浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)，pandas默認(rèn)情況下只顯示小數(shù)點(diǎn)后6位。我們可以通過預(yù)先設(shè)置display.precision讓其只顯示2位，避免后面重復(fù)操作。

pd.set_option('display.precision',2)
#pd.options.display.precision=2

這個(gè)設(shè)置不影響底層數(shù)據(jù)，它只影響浮動(dòng)列的顯示。

5. 數(shù)字格式化顯示

pandas中有一個(gè)選項(xiàng)display.float_formatoption可以用來格式化任何浮點(diǎn)列。這個(gè)僅適用于浮點(diǎn)列，對(duì)于其他數(shù)據(jù)類型，必須將它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)才可以。

用逗號(hào)格式化大值數(shù)字

例如 1200000 這樣的大數(shù)字看起來很不方便，所以我們用逗號(hào)進(jìn)行分隔。

pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format)

設(shè)置數(shù)字精度

和上面display.precision有點(diǎn)類似，假如我們只關(guān)心小數(shù)點(diǎn)后的2位數(shù)字，我們可以這樣設(shè)置格式化：

pd.set_option('display.float_format','{:,.2f}'.format)

百分號(hào)格式化

如果我們要顯示一個(gè)百分比的列，可以這樣設(shè)置。

pd.set_option('display.float_format','{:.2f}%'.format)

或者其它幣種的符號(hào)等均可，只需要在大括號(hào){}前后添加即可。

6. 更改繪圖方法

默認(rèn)情況下，pandas使用matplotlib作為繪圖后端。從 0.25 版本開始，pandas提供了使用不同后端選擇，比如plotly，bokeh等第三方庫，但前提是你需要先安裝起來。

設(shè)置很簡單，只要安裝好三方庫后，同樣只需要一行。

importpandasaspd
importnumpyasnp
pd.set_option('plotting.backend','altair')
data=pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())
data.plot()

7. 配置info()的輸出

pandas中我們經(jīng)常要使用info()來快速查看DataFrame的數(shù)據(jù)情況。但是，info這個(gè)方法對(duì)要分析的最大列數(shù)是有默認(rèn)限制的，并且如果數(shù)據(jù)集中有null，那么在大數(shù)據(jù)集計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)時(shí)會(huì)非常慢。

pandas提供了兩種選擇：

display.max_info_columns: 設(shè)置要分析的最大列數(shù)，默認(rèn)為100。

display.max_info_rows: 設(shè)置計(jì)數(shù)null時(shí)的閾值，默認(rèn)為1690785。

比如，在分析有 150 個(gè)特征的數(shù)據(jù)集時(shí)，我們可以設(shè)置display.max_info_columns為涵蓋所有列的值，比如將其設(shè)置為 200：

pd.set_option('display.max_info_columns',200)

在分析大型數(shù)據(jù)集時(shí)，df.info()由于要計(jì)算所有null，導(dǎo)致速度很慢。因此我們可以簡單地設(shè)置display.max_info_rows為一個(gè)小的值來避免計(jì)數(shù)，例如只在行數(shù)不超過5時(shí)才計(jì)數(shù)null：

pd.set_option('display.max_info_rows',5)

8. 打印出當(dāng)前設(shè)置并重置所有選項(xiàng)

pd.describe_option()將打印出設(shè)置的描述及其當(dāng)前值。

pd.describe_option()

還可以打印特定的選項(xiàng)，例如，行顯示。

#具體的搜索
pd.describe_option('rows')

最后，我們還可以直接全部重置。

pd.reset_option('all')

以上就是8個(gè)常用set_option的使用，下面進(jìn)行了匯總，方便大家粘貼使用。

pd.set_option('display.max_rows',xxx)#最大行數(shù)
pd.set_option('display.min_rows',xxx)#最小顯示行數(shù)
pd.set_option('display.max_columns',xxx)#最大顯示列數(shù)
pd.set_option('display.max_colwidth',xxx)#最大列字符數(shù)
pd.set_option('display.precision',2)#浮點(diǎn)型精度
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format)#逗號(hào)分隔數(shù)字
pd.set_option('display.float_format','{:,.2f}'.format)#設(shè)置浮點(diǎn)精度
pd.set_option('display.float_format','{:.2f}%'.format)#百分號(hào)格式化
pd.set_option('plotting.backend','altair')#更改后端繪圖方式
pd.set_option('display.max_info_columns',200)#info輸出最大列數(shù)
pd.set_option('display.max_info_rows',5)#info計(jì)數(shù)null時(shí)的閾值
pd.describe_option()#展示所有設(shè)置和描述
pd.reset_option('all')#重置所有設(shè)置選項(xiàng)