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_...
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...
复制 In [88]: iris.assign(sepal_ratio=lambda x: (x["SepalWidth"] / x["SepalLength"])).head() Out[88]: SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name sepal_ratio 0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0.686275 1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 0.612245 2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 0.680...
...: In [52]: pd.set_option("max_colwidth", 40) In [53]: df Out[53]: 0 1 2 3 0 foo bar bim uncomfortably long string 1 horse cow banana apple In [54]: pd.set_option("max_colwidth", 6) In [55]: df Out[55]: 0 1 2 3 0 foo bar bim un... 1 horse cow ba......
我们将从一个快速、非全面的概述开始,介绍 pandas 中的基本数据结构,以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始,请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中: In [1]:importnumpyasnp In [2]:importpandasaspd ...
pandas有一个option系统可以控制pandas的展示情况,一般来说我们不需要进行修改,但是不排除特殊情况下的修改需求。本文将会详细讲解pandas中的option设置。常用选项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 pdIn [2]: pd.options.display.max_rowsOut[2]: 15In [3]:...
可以使用NamedAgg来完成列的命名 iris_gb.agg( sepal_min=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="min"), sepal_max=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="max"), petal_mean=pd.NamedAgg(column="petal length (cm)", aggfunc="mean"), petal_std=pd.NamedAgg(column="...
print(pd.get_option('display.max_colwidth')) pd.set_option ('display.max_colwidth', 20) print(df) 2.6pandas属性-是否换行显示 True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行,默认 True In [ ] # 获取是否开启了换行显示 print(pd.get_option('expand_frame_repr')) # 将换行显示设置为 Fals...
display.expand_frame_repr True Whether to print out the full DataFrame repr for wide DataFrames across multiple lines, max_columns is still respected, but the output will wrap-around across multiple “pages” if its width exceeds display.width. display.float_format None The callable should accept...
我们将快速地概览pandas基本数据结构。数据类型、索引、轴标签和对齐的基本原理适用于所有对象。首先,导入NumPy和pandas到你的命名空间: In[1]:importnumpyasnp In[2]:importpandasaspd 基本上,数据对齐是内在固有的。除非你明确地打破,否则标签和数据之间的链接不会断开。