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  • 见https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/82937954

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  • python中pandas的数据输出显示设置

    千次阅读 2019-06-18 19:16:18
    python中pandas的数据输出显示设置1 pandas数据分析时经常需要打印输出数据,当数据量大时,输出的展示设置非常重要,好的展示可以帮助更好地理解数据。 pandas相关的显示设置函数主要有以下三个: import pandas...

    python中pandas的数据输出显示设置1

    pandas数据分析时经常需要打印输出数据,当数据量大时,输出的展示设置非常重要,好的展示可以帮助更好地理解数据。

    pandas相关的显示设置函数主要有以下三个:
    import pandas as pd

    函数 作用
    pd.pandas.set_option(‘参数名’, 参数值) 设置相关显示选项
    pd.pandas.get_option(‘参数名’, 参数值) 获取相关显示选项
    pd.pandas.reset_option(‘参数名’, 参数值) 恢复默认相关选项
    参数名 (完整参数名为:‘display.参数名’,可省略’display.’,直接用’参数名’)
    display.width 数据显示区域的总宽度,以总字符数计算。
    display.max_rows 最大显示行数,超过该值用省略号代替,为None时显示所有行。
    display.max_columns 最大显示列数,超过该值用省略号代替,为None时显示所有列。
    display.max_colwidth 单列数据宽度,以字符个数计算,超过时用省略号表示。
    display.precision 设置输出数据小数点的位数。
    display.expand_frame_repr 输出数据宽度超过设置宽度时,是否要折叠,False不折叠(通常选这个),True要折叠。
    display.large_repr 当数据维度超过max_rows和max_columns时,设置数据的显示方式,参数值truncate显示带省略号的数据(默认方式);参数值info显示数据的统计信息,而不直接显示数据(info实际就是df.info()函数)。
    display.max_info_columns df.info()函数按列统计每列的非空数据个数,当数据很大时,计算过程非常慢,该参数设置最大列数,当数据表的列数小于该值时,才计算每列的非空值并输出,当超过该值时不进行计算。
    display.show_dimensions 当大的数据以truncate(带引号的省略方式)显示时,是否在最后显示数据的维数,True是显示(默认),False是不显示。

    以上参数设置较常用,还有其他参数设置。
    参考文献:
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/options.html
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html?highlight=pandas%20set_options

    示例:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(150, 150))
     pd.set_option('expand_frame_repr', False) 数据超过总宽度后,是否折叠显示
    pd.set_option('display.width', 100) #数据显示总宽度
    pd.set_option('max_rows', 100) #显示最多行数,超出该数以省略号表示
    pd.set_option('max_columns', 100) #显示最多列数,超出该数以省略号表示
    pd.set_option('max_colwidth', 16) #设置单列的宽度,用字符个数表示,单个数据长度超出该数时以省略号表示
    pd.set_option('large_repr', 'truncate') #数据超过设置显示最大行列数时,带省略号显示/若是info则是统计信息显示
    pd.set_option('show_dimensions', True) #当数据带省略号显示时,是否在最后显示数据的维度
    print(df)
    
    pd.set_option('max_info_columns', 100) #当列数超过这个值时,调用df.info()函数时不会统计每列的非空值。
    print(df.info())
    

    1. 作者:马尔代夫Maldives
      链接:https://www.jianshu.com/p/5c0aa1fa19af
      来源:简书 ↩︎

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  • python中 pandas的dataframe对象的dataframe.diff操作是什么意思? dataframe.diff()是dataframe对象的一阶差分,是将(原dataframe对象)- (dataframe向下平移一下得到的数据 ) 得到的数据。 diff函数是从数学...

    python中 pandas的dataframe对象的dataframe.diff操作是什么意思?

    dataframe.diff()是dataframe对象的一阶差分,是将(原dataframe对象)- (dataframe向下平移一下得到的数据 ) 得到的数据。

    diff函数是从数学上来说,是将数据与平移后的数据进行比较得出的差异数据。从操作的意义上来说,是两条临近记录的差值,也就是一阶差分。下面用举例子的方式,将diff的功能进行阐述:

    现在有一个DataFrame类型的数据df,如下:

    现在对df进行一阶差分操作:df.diff(),得到结果:

     

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  • Pandas.cut 方法作用,刚刚接触pandas.cut方法时候一脸懵逼,这个到底是干什么的呢,输出也是很奇怪的复合内容。后来做了个下面两个小测试大概明白了。 pandas.cut(x, bins, ...
     

    Pandas.cut 方法作用,刚刚接触pandas.cut方法时候一脸懵逼,这个到底是干什么的呢,输出也是很奇怪的复合内容。后来做了个下面两个小测试大概明白了。

    pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)

    网上查到的解释太玄幻,简单理解,主要作用就是把一个数(x),按照给定的评判组(bins)进行分类,确定这个数属于那个组,就返回,如果定义判断组的名字(labels),就按照名字返回。

     

    比如有一组考生成绩,不直接给出成交,而是按照描述给定;那么评判组bins0-60是一组,60-80是一组,80-100是一组,描述labels0-60分属于不及格,60-80是及格,80-100是优秀。

    那么就是如下


    点击(此处)折叠或打开

    1. import numpy as np

    2. import pandas as pd

    3. grade = [80,75,32.5,100]

    4. bins = [0,60,80,100]

    5. group_names = ['不及格','及格','优秀']

    6. cats = pd.cut(grade, bins,labels = group_names)

     

    输出:

    [及格, 及格, 不及格, 优秀]

    Categories (3, object): [不及格 < 及格 < 优秀]

    第一个是我们要的,后面两个是附加说明评判组的定义。如果我们想返回原来判定标准, retbins=True即可。最后要注意的输入的数据x必须是队列或者numpy.array类型

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