探索Pandas：7个数据显示技巧

引言

Pandas 是数据科学中常用的一种工具，但其默认显示方式并不总能满足需求。在某些情况下，我们可能需要定制数据的显示方式。本文介绍了七种使用 Pandas 的定制功能来改进数据显示的方法。

1、控制显示行数

在查看数据时，我们可能需要显示比默认行数更多或更少的行数。默认情况下，Pandas 显示前后各五行，以防止显示大量数据影响计算机性能。

<code>pd.set_option('display.max_rows', None)</code>

2、控制显示列数

处理包含大量列的数据集时，Pandas 默认显示 20 列，其余的列会被省略号代替。可以通过设置 display.max_columns 参数来显示更多列。

<code>pd.set_option('display.max_columns', 30)</code>

3、禁用科学记数法

当处理科学数据时，Pandas 可能会将较大的数字格式化为科学符号。如果想要显示完整数字而不是科学符号，可以通过更改 float_format 选项来实现。

<code>pd.set_option('display.float_format', lambda x: f'{x:,.3f}')</code>

4、更改数据的浮点精度

默认情况下，Pandas 在小数点后显示六位数字。可以通过调整 display.precision 来降低显示的小数位数。

<code>pd.set_option('display.precision', 2)</code>

5、控制浮点数格式

在某些情况下，数字可能代表百分比或货币价值。可以通过设置 float_format 来更改数字的显示格式。

<code>pd.set_option('display.float_format', f'{:,.3f}%')</code>

6、更改默认的Pandas绘图库

Pandas 提供了几种绘图库供选择，可以通过更改 plotting.backend 来选择要使用的绘图库。

<code>pd.options.plotting.backend = "hvplot"</code>

7、重置显示选项

如果想要将特定选项的参数设置回默认值，可以通过 reset_option 方法来实现。

<code>pd.reset_option('display.max_rows')</code>

或者可以使用 all 参数将所有选项设置为默认值。

<code>pd.reset_option('all')</code>

以上这些选项可以帮助您更好地探索和理解数据，提高工作效率。

总结

Pandas 提供了丰富的定制功能，可以根据需要调整数据的显示方式。通过使用上述技巧，您可以更好地满足特定的数据处理需求。