pd.set_option('precision', 2) 处理数据:对DataFrame对象中的字符值进行处理,确保它们保持浮点数的精度。可以使用astype()函数将字符值转换为浮点数。 代码语言:txt 复制 data['column_name'] = data['column_name'].astype(float) 显示结果:使用pandas的print()函数或其他适用的函数显示处理后的结果。
pd.set_option ('display.max_colwidth',500)# pd.options.display.max_colwidth = 500 4. 设置float列的精度 对于float浮点型数据，pandas默认情况下只显示小数点后6位。我们可以通过预先设置display.precision让其只显示2位，避免后面重复操作。pd.set_option( 'display.precision',2)# pd.options.display.pre...
pd.set_option('display.float_format', lambda x: f'{x:,.3f}')4、更改数据的浮点精度 在某些情况下，数据可能在小数点后有太多的值，这样看起来很乱。默认情况下，Pandas将在小数点后显示6个位。为了使它更容易阅读，可以通过调用display.precision来减少显示的值的数量。pd.set_option('display.precision',...
1 设置DataFrame最大显示行数 pandas 设置参数中的 display.max_rows 用于控制打印出的数据框的最大显示行数，我们使用 pd.set_option()来有针对的设置参数，如下面的例子：图2 在修改 display.max_rows 的参数值之后，我们的数据框只会显示指定行数的数据，中间的部分都会以省略号的形式显示，当我们的数据框行...
4. 设置float列的精度默认情况下，float列显示的小数点后位数有限。通过`display.precision`设置，您可以控制显示的精度，从而更精确地展示数据，避免不必要的信息冗余。5. 数字格式化显示对于浮点数，可以使用`display.float_format`来定制显示格式，如以千位分隔符、百分比格式等，使数据更具可读性和专业性...
控制数据框中小数的显示精度除了上文提到的方法之外,还可以通过修改display.precision参数来控制,默认是6位小数: 图8 8 临时修改参数 有些时候我们只希望在某张表上进行设置参数的修改,不希望影响到之后的其他表的显示。 这时除了用pd.reset_option()对指定的参数进行复原之外,我们还可以利用with关键词配合pd.option...
float型数据精度 查看默认精度 默认是保留6位小数。通过下面的方式来打印当前的精度: pd.get_option( 'display.precision') 6 1. 2. 修改精度 将精度设置成2位 pd.set_option( 'display.precision',2) # 写法2:pd.options.display.precision = 2 ...
formatter 显示格式subset用于指定操作的列或行na_rep用于指定缺失值的格式precision用于指定浮点位数decimal用于用作浮点数、复数和整数的十进制分隔符的字符,默认是.thousands用作浮点数、复数和整数的千位分隔符的字符escape用于特殊格式输出(如html、latex等,这里不做展开,可参考官网)比如,我们给数据加上单位枚,缺失值...
pd.set_option('display.width', None) np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None) precision : int, optional,float输出的精度,即小数点后维数,默认8( Number of digits of precision for floating point output (default...
pd.set_option( 'display.precision',2) # pd.options.display.precision = 2 这个设置不影响底层数据,它只影响浮动列的显示。 5. 数字格式化显示 pandas中有一个选项display.float_formatoption可以用来格式化任何浮点列。这个仅适用于浮点列,对于其他数据类型,必须将它们转换为浮点数才可以。