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好習慣!pandas 8 個常用的 option 設置

編輯:Python

作者 | 東哥起飛

來源 | Python數據科學


通過pandas的使用,我們經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,因為大部分時候如果我們直接展示表格,格式並不是很友好。

其實呢,這些痛點都可以通過pandasoption來解決。短短幾行代碼,只要提前配置好,一次設置好,全局生效,perfect!

# 使用方法
import pandas as pd
pd.set_option()
pd.get_option()
# 使用屬性,例如展示的最大行數
pd.option.display.max_rows

東哥整理了8個常用的配置選項,供大家參考。記住這8個option代碼,下次直接粘貼進去,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

  • 設置float列的精度

  • 數字格式化顯示

  • 更改繪圖方法

  • 配置info()的輸出

  • 打印出當前設置並重置所有選項

1. 顯示更多行

默認情況下,pandas 是不超出屏幕的顯示范圍的,如果表的行數很多,它會截斷中間的行只顯示一部分。我們可以通過設置display.max_rows來控制顯示的最大行數,比如我想設置顯示200行。

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

如果行數超過了display.max_rows,那麼display.min_rows將確定顯示的部分有多少行。因為display.min_rows的默認行數為5,,下面例子只顯示前5行和最後5行,中間的所有行省略。

同理,也可根據自己的習慣顯示可顯示的行數,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

行可以設置,同樣的列也可以設置,display.max_columns控制著可顯示的列數,默認值為20。

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

3. 改變列寬

pandas對列中顯示的字符數有一些限制,默認值為50字符。所以,有的值字符過長就會顯示省略號。如果想全部顯示,可以設置display.max_colwidth,比如設置成500。

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

4. 設置float列的精度

對於float浮點型數據,pandas默認情況下只顯示小數點後6位。我們可以通過預先設置display.precision讓其只顯示2位,避免後面重復操作。

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

這個設置不影響底層數據,它只影響浮動列的顯示。

5. 數字格式化顯示

pandas中有一個選項display.float_formatoption可以用來格式化任何浮點列。這個僅適用於浮點列,對於其他數據類型,必須將它們轉換為浮點數才可以。

用逗號格式化大值數字

例如 1200000 這樣的大數字看起來很不方便,所以我們用逗號進行分隔。

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

設置數字精度

和上面display.precision有點類似,假如我們只關心小數點後的2位數字,我們可以這樣設置格式化:

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

百分號格式化

如果我們要顯示一個百分比的列,可以這樣設置。

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

或者其它幣種的符號等均可,只需要在大括號{}前後添加即可。

6. 更改繪圖方法

默認情況下,pandas使用matplotlib作為繪圖後端。從 0.25 版本開始,pandas提供了使用不同後端選擇,比如plotlybokeh等第三方庫,但前提是你需要先安裝起來。

設置很簡單,只要安裝好三方庫後,同樣只需要一行。

import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('plotting.backend', 'altair')
data = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())
data.plot()

7. 配置info()的輸出

pandas中我們經常要使用info()來快速查看DataFrame的數據情況。但是,info這個方法對要分析的最大列數是有默認限制的,並且如果數據集中有null,那麼在大數據集計數統計時會非常慢。

pandas提供了兩種選擇:

  • display.max_info_columns: 設置要分析的最大列數,默認為100。

  • display.max_info_rows: 設置計數null時的阈值,默認為1690785。

比如,在分析有 150 個特征的數據集時,我們可以設置display.max_info_columns為涵蓋所有列的值,比如將其設置為 200:

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

在分析大型數據集時,df.info()由於要計算所有null,導致速度很慢。因此我們可以簡單地設置display.max_info_rows為一個小的值來避免計數,例如只在行數不超過5時才計數null

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

8. 打印出當前設置並重置所有選項

pd.describe_option()將打印出設置的描述及其當前值。

pd.describe_option()

還可以打印特定的選項,例如,行顯示。

# 具體的搜索
pd.describe_option('rows')

最後,我們還可以直接全部重置。

pd.reset_option('all')

以上就是8個常用set_option的使用,下面進行了匯總,方便大家粘貼使用。

pd.set_option('display.max_rows',xxx) # 最大行數
pd.set_option('display.min_rows',xxx) # 最小顯示行數
pd.set_option('display.max_columns',xxx) # 最大顯示列數
pd.set_option ('display.max_colwidth',xxx) #最大列字符數
pd.set_option( 'display.precision',2) # 浮點型精度
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format) #逗號分隔數字
pd.set_option('display.float_format',  '{:,.2f}'.format) #設置浮點精度
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) #百分號格式化
pd.set_option('plotting.backend', 'altair') # 更改後端繪圖方式
pd.set_option('display.max_info_columns', 200) # info輸出最大列數
pd.set_option('display.max_info_rows', 5) # info計數null時的阈值
pd.describe_option() #展示所有設置和描述
pd.reset_option('all') #重置所有設置選項

參考:

[1] https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html

[2] https://towardsdatascience.com/8-commonly-used-pandas-display-options-you-should-know-a832365efa95

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