1.pd.set_option() # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.max_columns', 5) #最多显示5列 # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_rows', 10)#最多显示10行 #显示小数位数 pd.set_option('display.float...
pd.set_option('display.max_rows',None) # 全部行打印 1. 2. DataFrame合并与拼接 纵向合并变量名要完全相同支持多表合并 pd.concat([df1,df2], keys = ['df1','df2']).reset_index().drop(labels='level_1',axis=1).rename(columns={'level_0':'class'}) 1. 横向合并 on用来指定拼接的公共列...
可在导入pandas模块时加入pd.set_option参数进行配置。 设置行 importpandasaspd pd.set_option('display.max_rows',None)# 不限制pd.set_option('display.max_rows',200)# 200行 设置列 importpandas pd pd.set_option('display.max_columns',None)# 不限制pd.set_option('display.max_columns',200)# 200...
1. 接着,我们使用pd.read_csv()函数将数据读取到一个DataFrame对象中。read_csv()函数用于从CSV文件中读取数据,并返回一个DataFrame对象。 df=pd.read_csv('data.csv') 1. 最后,我们使用pd.set_option()函数设置pandas库的参数。其中,'display.max_columns'表示要设置的参数是显示的最大列数,None表示不限制...
# 显示所有列pd.set_option('display.max_columns',None)pd.set_option('display.max_columns',5)#最多显示5列# 显示所有行pd.set_option('display.max_rows',None)pd.set_option('display.max_rows',10)#最多显示10行#显示小数位数pd.set_option('display.float_format',lambdax:'%.2f'%x)#两位#恢...
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100pd.set_option('max_colwidth',100)# 设置对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)# 设置打印宽...
pd.set_option( 'display.max_columns' , none ) #设置列数为无限制 pd.dataframe(sample_image.reshape( 28 , 28 )) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 \0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 ...
pd.set_option('display.max_column',None) #展示所有列 1.3描述统计 describe:查看数值特征列的一些统计信息 Train_data.describe() describe(include=['O']):查看object特征列的一些统计信息 describe(include=['O']) 二、数据清洗 2.1查看各列缺失值 ...
dt=dt.fillna(-999999)dt=dt.replace('NaN',-999999)pd.set_option("display.max_rows",1000)pd.set_option("display.max_columns",1000)pd.set_option('display.max_columns',None)IV_table=[0]IV_name=['xx']foriincolumns:try:IV,cut,WOEi,d4=bin_frequency(dt[i],dt['y'],10)IV_table.appe...
pd.set_option('display.max_columns',500)pd.set_option('display.width',1000)使用Pandas样式,我们可以在查看表格时获得更多信息。首先,我们定义一个格式字典,以便以清晰的方式显示数字(以一定格式显示一定数量的小数、日期和小时,并使用百分比、货币等)。不要惊慌,这是仅显示而不会更改数据,以后再处理也不会有...