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]:...
...: 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......
最大列的宽度 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 ...
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...
在MS WORD中，当有大量的表格出现时，调整每一个表格的的高和宽和大小将是一件很累的事情，拖来拖...
pd.set_option('expand_frame_repr', False) 1. display.expand_frame_repr 默认值:True 是否跨多行打印宽数据的完整DataFrame ,可以考虑使用max_columns,但是如果宽度超过display.width,则输出将在多个“页面”中回绕。 另外,您可以更改display.max_rows的值,而不是将expand_frame_repr设置为False: ...
columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)] ) with pd.option_context('expand_frame_repr', False, 'display.max_rows', None): print(df) 其他有用的显示选项 您可以调整更多显示选项,并更改Pandas DataFrames的显示方式。 display.max_colwidth:这是显示列名的最大字符数。 如果某个列名溢出,则...
In [133]: pd.set_option("display.max_colwidth", 100) In [134]: pd.DataFrame(datafile) Out[134]: filename path 0 filename_01 media/user_name/storage/folder_01/filename_01 1 filename_02 media/user_name/storage/folder_02/filename_02 您还可以通过expand_frame_repr选项禁用此功能。这...
13.split方法+expand参数 14.strip/rstrip/lstrip 15.findall 16.extract/extractall 技术交流群 文章推荐 欢迎关注 @Python与数据挖掘 ,专注 Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具! 大家好,今天给大家分享最近常用到的 Pandas 做数据处理和分析技巧,内容梳理如下,喜欢本文记得收藏、关注、点赞。 【注】文末提供技...