pandas基本設定  2018/12/5

1.函式：

get_option(*args, **kwds) # 獲取預設引數值
set_option(*args, **kwds) # 設定引數值
reset_option(*args, **kwds) # 引數重設為預設值
describe_option(*args, **kwds) # 引數說明資訊
option_context(*args) # 上下文管理器臨時設定選項；當退出塊時選項值自動恢復

pd.options.mode.use_inf_as_na = False  

# 例項1：檢視 

pd.get_option("display.max_rows") # 顯示器上顯示上限的行 # 60
pd.get_option("display.max_columns") # 顯示上限的列# 20

pd.describe_option("display.max_rows")# 引數說明資訊  
 

# 例項2：設定 

pd.set_option("display.max_rows",61) #設定顯示器上顯示上限的行61
pd.reset_option("display.max_rows") #將該引數恢復為預設值60

# 加速操作
pd.set_option('compute.use_bottleneck', False)#取消bottleneck庫加速
pd.set_option('compute.use_numexpr', False) #取消numexpr庫加速

pd.options.mode.use_inf_as_na = False #預設inf不作為na值處理  
 

# 例項3：區域性設定 

with pd.option_context("display.max_rows",10):pass

# 輸出精度區域性設定
with pd.option_context('display.precision', 3):pass

# 浮點資料輸出禁用科學計數法的方式
with pd.option_context('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x):pass

Series(np.random.randn(3)).apply(lambda x: '%.3f' % x)

# 例項4：to_csv精度設定
df_data.to_csv(outfile, index=False,header=False, float_format='%11.6f')  
 

3.常用引數 

compute.use_bottleneck：True#使用bottleneck庫加速
compute.use_numexpr：True  #使用numexpr庫加速計算

display.max_rows # 要顯示的最大行數
display.max_columns # 要顯示的最大列數
display.expand_frame_repr # 顯示資料幀以拉伸頁面
display.max_colwidth # 顯示最大列寬
display.precision # 顯示十進位制數的精度  

4.檢視其它引數 

pd.get_option?  

5.備註-可以選項

- compute.[use_bottleneck, use_numexpr]
- display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst,
date_yearfirst, encoding, expand_frame_repr, float_format]
- display.html.[border, table_schema, use_mathjax]
- display.[large_repr]
- display.latex.[escape, longtable, multicolumn, multicolumn_format, multirow,repr]
- display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns,
max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse,
notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]
- display.unicode.[ambiguous_as_wide, east_asian_width]
- display.[width]
- html.[border]
- io.excel.xls.[writer]
- io.excel.xlsm.[writer]
- io.excel.xlsx.[writer]
- io.hdf.[default_format, dropna_table]
- io.parquet.[engine]
- mode.[chained_assignment, sim_interactive, use_inf_as_na, use_inf_as_null]
- plotting.matplotlib.[register_converters]