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。 代码语...
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.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_...
set_option("max_colwidth", 6) In [55]: df Out[55]: 0 1 2 3 0 foo bar bim un... 1 horse cow ba... apple 显示精度 display.precision 可以设置显示的精度: 代码语言:javascript 复制 In [70]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5)) In [71]: pd.set_option("precision", 7...
get_option() / set_option() – get/set 单个option的值 reset_option() – 重设某个option的值到默认值 describe_option() – 打印某个option的值 option_context() – 在代码片段中执行某些option的更改 如下所示: In [5]: pd.get_option("display.max_rows") Out[5]: 999 In [6]: pd.set_op...
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format) 设置数字精度 和上面display.precision有点类似,假如我们只关心小数点后的2位数字,我们可以这样设置格式化: pd.set_option('display.float_format','{:,.2f}'.format) 百分号格式化 如果我们要显示一个百分比的列,可以这样设置。 pd.set_option('display...
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',...
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。 复制 pd.set_option('display.precision',2)# pd.options.display.precision = 2 1. 2. 这个设置不影响底层数据,它只影响浮动列的显示。
display.precision 可以设置显示的精度: In [70]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5)) In [71]: pd.set_option("precision", 7) In [72]: df Out[72]: 0 1 2 3 4 0 -1.1506406 -0.7983341 -0.5576966 0.3813531 1.3371217 1 -1.5310949 1.3314582 -0.5713290 -0.0266708 -1.0856630 2 -1.11...
pandas的精度设置 在pandas.dataframe转换时,会使用默认的6位小数,导致数据经常精度不够。 df.round()不起作用。所以只能用暴力的设置全局 pd.set_option('precision',8) 可以解决转换时候的精度丢失
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_context 以临时的方式将指定的参数作用在局部范围内：以上...