強(qiáng)烈推薦！8個(gè)讓 pandas 更高效的 option 設(shè)置
通過(guò)pandas的使用，我們經(jīng)常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就顯得尤為重要了，因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)候如果我們直接展示表格，格式并不是很友好。
其實(shí)呢，這些痛點(diǎn)都可以通過(guò)pandas的option來(lái)解決。短短幾行代碼，只要提前配置好，一次設(shè)置好，全局生效，perfect！
# 使用方法
import pandas as pd
pd.set_option()
pd.get_option()
# 使用屬性，例如展示的最大行數(shù)
pd.option.display.max_rows
東哥整理了8個(gè)常用的配置選項(xiàng)，供大家參考。記住這8個(gè)option代碼，下次直接粘貼進(jìn)去，效率可以提高很多，爽歪歪。
顯示更多行 顯示更多列 改變列寬 設(shè)置float列的精度 數(shù)字格式化顯示 更改繪圖方法 配置info()的輸出 打印出當(dāng)前設(shè)置并重置所有選項(xiàng)
1. 顯示更多行
默認(rèn)情況下，pandas 是不超出屏幕的顯示范圍的，如果表的行數(shù)很多，它會(huì)截?cái)嘀虚g的行只顯示一部分。我們可以通過(guò)設(shè)置display.max_rows來(lái)控制顯示的最大行數(shù)，比如我想設(shè)置顯示200行。
pd.set_option('display.max_rows', 200)
# pd.options.display.max_rows = 200
如果行數(shù)超過(guò)了display.max_rows，那么display.min_rows將確定顯示的部分有多少行。因?yàn)?code style="padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);font-family: "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;color: rgb(89, 89, 89);font-size: 13px;letter-spacing: 0.5px;">display.min_rows的默認(rèn)行數(shù)為5，,下面例子只顯示前5行和最后5行，中間的所有行省略。
同理，也可根據(jù)自己的習(xí)慣顯示可顯示的行數(shù)，比如10, 20..
pd.set_option('display.min_rows', 10)
# pd.options.display.min_rows = 10
還可以直接重置。
# 重置
pd.reset_option('display.max_rows')
2. 顯示更多列
行可以設(shè)置，同樣的列也可以設(shè)置，display.max_columns控制著可顯示的列數(shù)，默認(rèn)值為20。
pd.get_option('display.max_columns')
# pd.options.display.max_columns
20
3. 改變列寬
pandas對(duì)列中顯示的字符數(shù)有一些限制，默認(rèn)值為50字符。所以，有的值字符過(guò)長(zhǎng)就會(huì)顯示省略號(hào)。如果想全部顯示，可以設(shè)置display.max_colwidth，比如設(shè)置成500。
pd.set_option ('display.max_colwidth',500)
# pd.options.display.max_colwidth = 500
4. 設(shè)置float列的精度
對(duì)于float浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)，pandas默認(rèn)情況下只顯示小數(shù)點(diǎn)后6位。我們可以通過(guò)預(yù)先設(shè)置display.precision讓其只顯示2位，避免后面重復(fù)操作。
pd.set_option( 'display.precision',2)
# pd.options.display.precision = 2
這個(gè)設(shè)置不影響底層數(shù)據(jù)，它只影響浮動(dòng)列的顯示。
5. 數(shù)字格式化顯示
pandas中有一個(gè)選項(xiàng)display.float_formatoption可以用來(lái)格式化任何浮點(diǎn)列。這個(gè)僅適用于浮點(diǎn)列，對(duì)于其他數(shù)據(jù)類(lèi)型，必須將它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)才可以。
用逗號(hào)格式化大值數(shù)字
例如 1200000 這樣的大數(shù)字看起來(lái)很不方便，所以我們用逗號(hào)進(jìn)行分隔。
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format)
設(shè)置數(shù)字精度
和上面display.precision有點(diǎn)類(lèi)似，假如我們只關(guān)心小數(shù)點(diǎn)后的2位數(shù)字，我們可以這樣設(shè)置格式化：
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format)
百分號(hào)格式化
如果我們要顯示一個(gè)百分比的列，可以這樣設(shè)置。
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format)
或者其它幣種的符號(hào)等均可，只需要在大括號(hào){}前后添加即可。
6. 更改繪圖方法
默認(rèn)情況下，pandas使用matplotlib作為繪圖后端。從 0.25 版本開(kāi)始，pandas提供了使用不同后端選擇，比如plotly，bokeh等第三方庫(kù)，但前提是你需要先安裝起來(lái)。
這個(gè)東哥之前也分享過(guò)設(shè)置后端可視化方法的內(nèi)容：再見(jiàn)，可視化！你好，pandas！
設(shè)置很簡(jiǎn)單，只要安裝好三方庫(kù)后，同樣只需要一行。
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('plotting.backend', 'altair')
data = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())
data.plot()
7. 配置info()的輸出
pandas中我們經(jīng)常要使用info()來(lái)快速查看DataFrame的數(shù)據(jù)情況。但是，info這個(gè)方法對(duì)要分析的最大列數(shù)是有默認(rèn)限制的，并且如果數(shù)據(jù)集中有null，那么在大數(shù)據(jù)集計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)時(shí)會(huì)非常慢。
pandas提供了兩種選擇：
display.max_info_columns: 設(shè)置要分析的最大列數(shù)，默認(rèn)為100。display.max_info_rows: 設(shè)置計(jì)數(shù)null時(shí)的閾值，默認(rèn)為1690785。
比如，在分析有 150 個(gè)特征的數(shù)據(jù)集時(shí)，我們可以設(shè)置display.max_info_columns為涵蓋所有列的值，比如將其設(shè)置為 200：
pd.set_option('display.max_info_columns', 200)
在分析大型數(shù)據(jù)集時(shí)，df.info()由于要計(jì)算所有null，導(dǎo)致速度很慢。因此我們可以簡(jiǎn)單地設(shè)置display.max_info_rows為一個(gè)小的值來(lái)避免計(jì)數(shù)，例如只在行數(shù)不超過(guò)5時(shí)才計(jì)數(shù)null：
pd.set_option('display.max_info_rows', 5)
8. 打印出當(dāng)前設(shè)置并重置所有選項(xiàng)
pd.describe_option()將打印出設(shè)置的描述及其當(dāng)前值。
pd.describe_option()
還可以打印特定的選項(xiàng)，例如，行顯示。
# 具體的搜索
pd.describe_option('rows')
最后，我們還可以直接全部重置。
pd.reset_option('all')
以上就是8個(gè)常用set_option的使用，下面進(jìn)行了匯總，方便大家粘貼使用。
pd.set_option('display.max_rows',xxx) # 最大行數(shù)
pd.set_option('display.min_rows',xxx) # 最小顯示行數(shù)
pd.set_option('display.max_columns',xxx) # 最大顯示列數(shù)
pd.set_option ('display.max_colwidth',xxx) #最大列字符數(shù)
pd.set_option( 'display.precision',2) # 浮點(diǎn)型精度
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format) #逗號(hào)分隔數(shù)字
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format) #設(shè)置浮點(diǎn)精度
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) #百分號(hào)格式化
pd.set_option('plotting.backend', 'altair') # 更改后端繪圖方式
pd.set_option('display.max_info_columns', 200) # info輸出最大列數(shù)
pd.set_option('display.max_info_rows', 5) # info計(jì)數(shù)null時(shí)的閾值
pd.describe_option() #展示所有設(shè)置和描述
pd.reset_option('all') #重置所有設(shè)置選項(xiàng)
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參考：
[1] https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html
[2] https://towardsdatascience.com/8-commonly-used-pandas-display-options-you-should-know-a832365efa95
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