【Python】Pandas数据挖掘与分析时的常用方法

数据集的准备

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("train.csv")

展示更多的行

Pandas默认只展示60行的数据，如果数据集当中的数量超过了60行，

pd.get_option('display.max_rows')
## 或者是
pd.options.display.max_rows

output

60

当然我们也可以改变最多展示出来的行数，代码如下

pd.set_option('display.max_rows', 200)

pd.set_option('display.max_rows', None)
或者是
# pd.options.display.max_rows = None

展示更多的列

同样地，pandas默认只展示20列的数据

pd.get_option('display.max_columns')
# pd.options.display.max_columns

output

20

# 当数据集当中的数据超过了50列才会被折叠
pd.set_option('display.max_columns', 50)
# pd.options.display.max_columns = 50

或者就干脆展示出来所有的列

pd.set_option('display.max_columns', None)
# pd.options.display.max_columns = None

改变列的宽度

当我们想要展示数据集当中的前5列的时候

df.head()

output

pd.get_option('display.max_colwidth')
# pd.options.display.max_colwidth

当然我们也能改变这个默认值，代码如下

pd.set_option('display.max_colwidth', 500)
# pd.options.display.max_colwidth = 500

或者显示出所有的内容

pd.set_option('display.max_colwidth', None)
# pd.options.display.max_colwidth = None

改变浮点数的精度

或许你也察觉到了Pandas对于浮点数的精度的展示也是有限制的，如下图所示

默认只展示小数点后面的6位小数，

pd.get_option('display.precision')
# pd.options.display.precision

output

6

要是我们只是希望展示小数点后面2位小数，则可以这么来做

pd.set_option('display.precision', 2)
# pd.options.display.precision = 2

我们来看一下最终的效果如何

df.head()

output

个性化展示数字

有时候我们遇到例如货币、百分比、小数等数字时，可以通过pandas当中的display.float_format方法来个性化展示数字，

pd.set_option('display.float_format',  '{:,.2f}'.format)
df_test

例如我们希望对数字添加百分号来展示，代码如下

pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format)
df_test

例如我们希望在数字面前添加货币符号，代码如下

pd.set_option('display.float_format', '${:.2f}'.format)
df_test

改变图表绘制的后端

默认的Pandas模块对图表的绘制是以matplotlib为后端的，但是以此为后端绘制出来的图表并不是动态可交互的，我们可以改成以plotly或者是altair为后端来绘制图表，

import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('plotting.backend', 'altair')
data = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())
data.plot()

小编之前写过以plotly以及altair为后端来绘制图表的教程，感兴趣的童鞋可以点击下面的链接查阅

• 7000字 23张图，Pandas一键生成炫酷的动态交互式图表

重置回默认的配置

除了上面小编介绍的配置之外，大家也可以自行对数据集的展示的配置进行调整，首先我们看一下总共有哪些配置可以供我们来调整

pd.describe_option()

output

要是我们指定想要看横轴方向上的配置，可以这么来做

pd.describe_option("rows")

output

依次我们可以对最大展示出来的行数、最少展示出来的行数进行调整，而要是你想将所有的配置还原成默认值，可以这么来做

pd.reset_option('all')