Pandas中八个常用option设置的示例详解

首先，我们需要了解什么是Pandas中的option设置。Pandas有很多可以配置的选项，这些选项可以通过Pandas的API进行设置，用于修改默认的行为或者根据需要调整输出。选项可以被设置为具体的值，比如True或False等等。

一般来说，正确的设置选项可以帮助我们更加方便的进行数据处理和分析，因此，学会使用Pandas的option选项可以使我们更加高效。

下面，我将对Pandas中的八个常用option设置进行详细讲解，并给出代码示例。

1. display.max_columns

display.max_columns用于设置可以显示的最大列数，默认为20。当设为None时，表示不限制显示的列数。比如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四', '王五'],
                   'age': [18, 19, 20],
                   'gender': ['男', '男', '女'],
                   'city': ['北京', '上海', '广州'],
                   'job': ['程序员', '销售员', '市场专员'],
                   'salary': [8000, 12000, 10000]})

pd.set_option('display.max_columns', None)

print(df)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.max_columns', None)将display.max_columns配置为不限制显示的列数，因此在输出DataFrame时可以显示所有的列。

2. display.max_rows

display.max_rows用于设置可以显示的最大行数，默认为60。同样，设置为None表示不限制显示的行数。比如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个由20行20列随机数构成的DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 20))

pd.set_option('display.max_rows', None)

print(df)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.max_rows', None)将display.max_rows配置为不限制显示的行数，因此在输出DataFrame时可以显示所有的行。

需要注意的是，当DataFrame具有很多行或列的时候，不限制显示的行数或列数可能会导致输出结果非常大，不便于查看。

3. display.precision

display.precision用于设置float类型的精度，默认为6位小数。可以通过设置该选项来控制显示的浮点数的精度。比如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个由1行5个随机小数构成的Series
s = pd.Series(np.random.randn(5))

pd.set_option('display.precision', 2)

print(s)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.precision', 2)将display.precision配置为2位小数，因此在输出Series时会显示2位小数的精度。

4. display.width

display.width用于设置输出结果的宽度，默认为80。当输出结果超过设定的宽度时，结果会被折叠到多行中输出。比如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个由20行20列随机数构成的DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 20))

pd.set_option('display.width', 150)

print(df)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.width', 150)将display.width配置为150，因此在输出DataFrame时宽度被设为150，不会出现折行的情况。

5. display.max_colwidth

display.max_colwidth用于设置DataFrame中列的最大宽度，默认为50。当某一列内容超过该设定值时，内容会被自动截断。比如：

import pandas as pd

# 创建一个包含长文本的DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['这是一段很长的文本，超过了列最大宽度的设定，如果不设置截断的话，就会在输出时变成很长的一行',
                            '这是另一段很长的文本，同样也超过了列最大宽度的设定，需要设置截断']})

pd.set_option('display.max_colwidth', 30)

print(df)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.max_colwidth', 30)将display.max_colwidth配置为30，因此在输出DataFrame时，如果某列的内容超过30个字符就会被截断。

6. display.multi_sparse

display.multi_sparse用于设置在多层索引下是否显示空的间隔，默认为True。在输出多层索引的DataFrame时，如果该选项为False，则会在空的位置处显示空格，方便查看。比如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个多层索引的DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])

pd.set_option('display.multi_sparse', False)

print(df)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.multi_sparse', False)将display.multi_sparse配置为False，因此在输出DataFrame时，空的位置处会显示空格。

7. display.notebook_repr_html

display.notebook_repr_html用于设置在notebook中输出DataFrame时的格式，默认为True。当该选项为True时，在notebook中输出DataFrame会以HTML格式显示。比如：

import pandas as pd
from IPython.display import display

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四', '王五'],
                   'age': [18, 19, 20],
                   'gender': ['男', '男', '女'],
                   'city': ['北京', '上海', '广州'],
                   'job': ['程序员', '销售员', '市场专员'],
                   'salary': [8000, 12000, 10000]})

pd.set_option('display.notebook_repr_html', False)

display(df)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.notebook_repr_html', False)将display.notebook_repr_html配置为False，因此在notebook中输出DataFrame时不会以HTML格式显示。

8. display.float_format

display.float_format用于设置浮点数的输出格式。该选项应该设置为一个字符串，其中%s表示浮点数的输出格式。比如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个由1行5个随机小数构成的Series
s = pd.Series(np.random.randn(5))

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

print(s)

上面的代码中，通过pd.set_option('display.float_format', '%.3f')将display.float_format配置为三位小数，因此在输出Series时会显示三位小数的格式。

通过以上的八个常用option设置的详细讲解，我们可以更好的掌握Pandas中option选项的设置和调用。