python大資料分析記錄 分享 成長
在日常使用pandas的過程中，由於我們所分析的資料表規模、格式上的差異，使得同樣的函式或方法作用在不同資料上的效果存在差異。
而pandas有著自己的一套「引數設定系統」，可以幫助我們在遇到不同的資料時靈活調節從而達到最好的效果，本文就將介紹pandas中常用的引數設定方面的知識。
圖1
pandas設定引數中的display.max_rows用於控制列印出的資料框的最大顯示行數，我們使用pd.set_option()來有針對的設定引數，如下面的例子：
圖2
在修改display.max_rows的引數值之後，我們的資料框只會顯示指定行數的資料，中間的部分都會以省略號的形式顯示，當我們的資料框行數較多，可以加大這個引數以顯示更多行資料。
類似display.max_rows，通過修改display.max_columns我們可以調節最大顯示的資料框列數(預設是20列)，這在我們的資料框字段較多又想全部檢視的時候很有用：
圖3
對於一些單元格內容長度較長的資料譬如長文字，在檢視資料框時過長的部分會被簡化為省略號，而通過修改display.max_colwidth引數我們可以在必要時，使得超長的部分也顯示出來：
圖4
通過display.chop_threshold引數我們在不修改原始資料的情況下，指定資料框中絕對值小於閾值的數顯示為0：
圖5
通過display.float_format引數我們可以設定浮點數的顯示格式，譬如這裡我們給浮點數加上￥字首並設定保留兩位小數：
圖6
針對資料框的info()方法可以幫助我們檢視資料框的一些概覽資訊，譬如每一列對應的非缺失值個數。
但預設情況下當資料框行數大於1690784行時，再檢視info()資訊，會處於計算效率的考慮略去缺失值檢查資訊。
這時我們可以通過設定display.max_info_rows引數來提高這個上限：
圖7
控制資料框中小數的顯示精度除了上文提到的方法之外，還可以通過修改display.precision引數來控制，預設是6位小數：
圖8
有些時候我們只希望在某張表上進行設定引數的修改，不希望影響到之後的其他表的顯示。
圖9
-end -
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