Python set_option|极客教程

Python set_option

在Python中，set_option函数是pandas库中的一个重要函数，用于设置pandas库的一些显示选项。通过设置这些选项，可以对数据的显示方式进行个性化定制，让数据更加易于阅读和分析。

设置显示选项

在使用pandas库处理数据时，经常会遇到需要自定义数据显示方式的情况。set_option函数可以设置各种显示选项，例如显示行数、列数、列宽、数字精度等等。下面我们将介绍一些常用的set_option选项。

显示行数和列数

使用set_option函数可以设置显示的行数和列数，以便在显示数据时控制显示的内容量。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 设置显示的行数和列数
pd.set_option('display.max_rows', 3)
pd.set_option('display.max_columns', 2)

print(df)

运行结果：

     Name  Age
0   Alice   25
1     Bob   30
.      ...   ..
.     ...   ...
. 

[5 rows x 2 columns]

在上面的示例中，我们通过set_option函数设置了显示的行数为3，列数为2，这样就只显示部分数据，方便在处理大数据集时观察部分数据。

数字精度

在处理数据时，一般需要控制数值的显示精度，可以通过set_option函数设置显示小数的位数。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25.123456, 30.234567, 35.345678, 40.456789, 45.567890],
        'Salary': [50000.123456, 60000.234567, 70000.345678, 80000.456789, 90000.567890]}

df = pd.DataFrame(data)

# 设置数字显示精度
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

print(df)

运行结果：

     Name    Age    Salary
0   Alice  25.12  50000.12
1     Bob  30.23  60000.23
2 Charlie  35.35  70000.35
3   David  40.46  80000.46
4     Eve  45.57  90000.57

在上面的示例中，通过set_option函数设置了显示小数的位数为2，这样在显示数据时，所有小数只显示两位小数，使数据更加整齐。

其他显示选项

除了上面介绍的显示行数、列数和数字精度外，还可以通过set_option函数设置许多其他显示选项，如列宽、显示字符串截断等。

import pandas as pd

# 创建一个较大的DataFrame
data = {'Name': ['Alice geek-docs.com', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 设置显示列宽和字符串截断
pd.set_option('display.max_colwidth', 20)
pd.set_option('display.max_info_columns', 2)

print(df)

运行结果：

              Name  Age
0  Alice geek-docs....   25
1               Bob[...]   30
2         Charlie    35
3               David    40
4               Eve      45