display.max_colwidth 用来设置最大列的宽度。 In [51]: df = pd.DataFrame(...:np.array(...:[...:["foo","bar","bim","uncomfortably long string"],...:["horse","cow","banana","apple"],...:]...:)...:)...:In [52]: pd.set_option("max_colwidth",40) In [53]: df O...
display.max_colwidth 50 The maximum width in characters of a column in the repr of a pandas data structure. When the column overflows, a “…” placeholder is embedded in the output. ‘None’ value means unlimited. display.max_info_columns 100 max_info_columns is used in DataFrame.info ...
pd.options.display 可以控制展示选项,比如设置最大展示行数: In [1]: import pandas as pd In [2]: pd.options.display.max_rows Out[2]: 15 In [3]: pd.options.display.max_rows = 999 In [4]: pd.options.display.max_rows Out[4]: 999 除此之外,pd还有4个相关的方法来对option进行修改: ...
set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。 ps:set_option()的所有属性: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Available options: - display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst, date_yearfirst, encoding, expand_frame_repr, float_...
multicolumn, multicolumn_format, multirow, repr] display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, min_rows, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions] display.unicode.[ambiguous...
通过设置display.width选项,您可以更改单行打印的数量: In [128]: pd.set_option("display.width", 40) # default is 80In [129]: pd.DataFrame(np.random.randn(3, 12))Out[129]:0 1 2 ... 9 10 110 -2.182937 0.380396 0.084844 ... -0.023688 2.410179 1.4505201 0.206053 -0.251905 -2.213588 ....
pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value的显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 选择前几行 df[0:20][['code','market_cap']] 创建 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['A', ...
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用...
get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='max') # 4分类 get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='circle',bins=4) 点击标题可跳转 1、事半功倍,必看这4个Pandas神器! 2、Polars (最强Pandas平替) 3、300万数据导入导出优化方案,从80s优化到8s(实测)...
1 pd.set_option("display.max_columns", None) 2 df 另外你也可以使用T来转置（transpose）当前DataFrame，垂直显示所有栏位：1 df.T.head (15)此外，你可以在pandas官方文件里查看其他常用的显示设定。2. 减少显示的栏位长度 这边你一样可以通过pd.set_option函数来限制Titanic数据集里头Name栏位的显示...