用python進行數(shù)據(jù)分析時，查看數(shù)據(jù)，經(jīng)常發(fā)生數(shù)據(jù)被自動顯示成科學記數(shù)法的模式，或者多行多列數(shù)據(jù)只顯示前后幾行幾列，中間都是省略號的情形。

numpy

import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)

suppress=True 取消科學記數(shù)法

threshold=np.nan 完整輸出（沒有省略號）

pandas

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]

詳細介紹文檔：pd.set_option

可以在pd.set_option設(shè)置display.float_format參數(shù)來以政策小數(shù)顯示，比如下面設(shè)置顯示到小數(shù)點后3位

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

set_option中還有其它一些控制設(shè)置，包括默認顯示列數(shù)，行數(shù)等等

pd.set_option('display.max_columns',5, 'display.max_rows', 100)

import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)

display.max_columns 顯示最大列數(shù)

display.max_rows 顯示最大行數(shù)

1、pd.set_option(‘expand_frame_repr’, False)

True就是可以換行顯示。設(shè)置成False的時候不允許換行

2、pd.set_option(‘display.max_rows’, 10)

pd.set_option(‘display.max_columns’, 10)

顯示的最大行數(shù)和列數(shù)，如果超額就顯示省略號，這個指的是多少個dataFrame的列。如果比較多又不允許換行，就會顯得很亂。

3、pd.set_option(‘precision’, 5)

顯示小數(shù)點后的位數(shù)

4、pd.set_option(‘large_repr’, A)

truncate表示截斷，info表示查看信息，一般選truncate

5、pd.set_option(‘max_colwidth’, 5)

列長度

6、pd.set_option(‘chop_threshold’, 0.5)

絕對值小于0.5的顯示0.0

7、pd.set_option(‘colheader_justify’, ‘left’)

顯示居中還是左邊，

8、pd.set_option(‘display.width’, 200)

橫向最多顯示多少個字符， 一般80不適合橫向的屏幕，平時多用200.

np.set_printoptions

np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)

參數(shù)：

precision 設(shè)置浮點數(shù)的精度 （默認值：8）

threshold 設(shè)置顯示的數(shù)目（超出部分省略號顯示， np.nan是完全輸出，默認值：1000）

edgeitems 設(shè)置顯示前幾個，后幾個 （默認值：3）

suppress 設(shè)置是否科學記數(shù)法顯示 （默認值：False）

示例如下：

import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr='nan', infstr='inf')print("precision=4, 浮點數(shù)精確小數(shù)點后4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 顯示8個，前4后4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化輸出: ", np.arange(5))

輸出如下：

[圖片上傳失敗...(image-15f596-1587702700460)]

注意：precision自動四舍五入

詳細介紹文檔: np.set_printoptions

pd.set_option

pd.set_option(pat, value)