【Python】Pandas數(shù)據(jù)挖掘與分析時(shí)的常用方法

數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備

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

展示更多的行

Pandas默認(rèn)只展示60行的數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)集當(dāng)中的數(shù)量超過了60行，

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

output

60

當(dāng)然我們也可以改變最多展示出來的行數(shù)，代碼如下

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

同樣地，pandas默認(rèn)只展示20列的數(shù)據(jù)

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

output

20

#?當(dāng)數(shù)據(jù)集當(dāng)中的數(shù)據(jù)超過了50列才會被折疊
pd.set_option('display.max_columns',?50)
#?pd.options.display.max_columns?=?50

或者就干脆展示出來所有的列

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

改變列的寬度

當(dāng)我們想要展示數(shù)據(jù)集當(dāng)中的前5列的時(shí)候

df.head()

output

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

當(dāng)然我們也能改變這個默認(rèn)值，代碼如下

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

或者顯示出所有的內(nèi)容

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

改變浮點(diǎn)數(shù)的精度

或許你也察覺到了Pandas對于浮點(diǎn)數(shù)的精度的展示也是有限制的，如下圖所示

默認(rèn)只展示小數(shù)點(diǎn)后面的6位小數(shù)，

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

output

6

要是我們只是希望展示小數(shù)點(diǎn)后面2位小數(shù)，則可以這么來做

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

我們來看一下最終的效果如何

df.head()

output

個性化展示數(shù)字

有時(shí)候我們遇到例如貨幣、百分比、小數(shù)等數(shù)字時(shí)，可以通過pandas當(dāng)中的display.float_format方法來個性化展示數(shù)字，

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

例如我們希望對數(shù)字添加百分號來展示，代碼如下

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

例如我們希望在數(shù)字面前添加貨幣符號，代碼如下

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

改變圖表繪制的后端

默認(rèn)的Pandas模塊對圖表的繪制是以matplotlib為后端的，但是以此為后端繪制出來的圖表并不是動態(tài)可交互的，我們可以改成以plotly或者是altair為后端來繪制圖表，

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

小編之前寫過以plotly以及altair為后端來繪制圖表的教程，感興趣的童鞋可以點(diǎn)擊下面的鏈接查閱

• 7000字 23張圖，Pandas一鍵生成炫酷的動態(tài)交互式圖表

重置回默認(rèn)的配置

除了上面小編介紹的配置之外，大家也可以自行對數(shù)據(jù)集的展示的配置進(jìn)行調(diào)整，首先我們看一下總共有哪些配置可以供我們來調(diào)整

pd.describe_option()

output

要是我們指定想要看橫軸方向上的配置，可以這么來做

pd.describe_option("rows")

output

依次我們可以對最大展示出來的行數(shù)、最少展示出來的行數(shù)進(jìn)行調(diào)整，而要是你想將所有的配置還原成默認(rèn)值，可以這么來做

pd.reset_option('all')