—————pandas数据分析集合—————
Python教程71：学习Pandas中一维数组Series
Python教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理
Pandas数据化分析，DataFrame行列索引数据的选取，增加，修改和删除操作
Pandas教程05：DataFrame数据常用属性和方法汇总
Pandas教程06：DataFrame.merge数据的合并处理
Pandas教程07：DataFrame数据的算术运算+逻辑运算+describe()方法+统计函数+自定义函数运算
Pandas教程08：教你DataFrame数据的条件筛选——精选篇
Pandas教程09：使用date_range函数，创建时间序列数据
Pandas教程10：DataFrame数据可视化绘制折线图、柱状图、散点图、饼形图
Pandas教程11：关于pd.DataFrame.shift(1)数据下移的示例用法
1.常用的pd.set_option方法：主要用于设置DataFrame的显示输出。在读取到Excel文件或csv文件后，往往会出现数据显示不全(如图)等问题，有时候会影响我们对数据的判断。使用这个函数后，能够帮助我们更好的显示数据，帮助我们更快的认识数据，能够节省不少时间。
# @Author : 小红牛# 微信公众号：WdPythonimport pandas as pd# 1.显示行列数# pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列pd.set_option('display.max_columns', 5)# 最多显示5列# pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行pd.set_option('display.max_rows', 10)# 最多显示10行# 2.设置显示数值的精度，如保留两位小数pd.set_option('display.precision', 2)# pd.options.display.precision = 2# 3.数字格式化显示# 如将1.880128e+08转换成188,012,757.18395028全部显示pd.set_option('display.float_format', '{:,}'.format)# 设置数字精度，保留几位小数pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format)# 带百分号格式化显示pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format)#4.True表示列可以换行显示。设置成False的时候不允许换行显示pd.set_option('expand_frame_repr', True)# 5.改变字段的宽度，默认50字符。有的值字符过长就会显示省略号。pd.set_option('display.max_colwidth', 200)#pd.options.display.max_colwidth = 200# 6.设置列标题居中对齐，left':左对齐，right': 右对齐pd.set_option('display.colheader_justify', 'center')# 7. pd.describe_option()# 展示所有设置和描述# 具体的搜索pd.describe_option('rows')# 8.重置所有设置选项pd.reset_option('all')2.举例说明，先使用numpy生成一个100行15列的DataFrame数据，然后打印一下前后的数据。其他的自己试一下，这里只演示行列的显示设置。
# @Author : 小红牛# 微信公众号：WdPythonimport pandas as pdimport numpy as np# 生成一个100行10列的DataFrame，其中每个元素都是0到100之间的随机数df = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=101, size=(100, 10)))print('1.显示原始DataFrame数据'.center(50, '-'))print(df)print('2.添加option条件后的，DataFrame数据'.center(50, '-'))# pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列pd.set_option('display.max_columns', 5)# 最多显示5列# pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行pd.set_option('display.max_rows', 10)# 最多显示10行print(df)输出内容
----------------1.显示原始DataFrame数据-----------------012...7890 40.245405 9.52126015.032271...48.59187321.89087790.85912314.09721763.14121998.024709...51.32557050.78143267.72823123.735974 2.09072194.227408...96.84146346.97376819.83955032.10730878.40960877.497758... 4.10525020.99888296.2879744 82.79806288.37036323.702463...49.26083655.18938610.860411.......................9515.506104 3.24337612.609004...78.51096079.65270799.9226009686.67232223.76191998.914231...99.08998954.03081532.0522579764.86549783.36981149.815126...39.61741741.70414489.36592598 6.37407784.93618410.331111...43.03930059.45505875.46425799 4.19444336.07454890.858682...73.93486276.41406249.877312[100 rows x 10 columns]-------------2.添加option条件后的，DataFrame数据-------------01...890 40.245405 9.521260...21.89087790.85912314.09721763.141219...50.78143267.72823123.735974 2.090721...46.97376819.83955032.10730878.409608...20.99888296.2879744 82.79806288.370363...55.18938610.860411.................9515.506104 3.243376...79.65270799.9226009686.67232223.761919...54.03081532.0522579764.86549783.369811...41.70414489.36592598 6.37407784.936184...59.45505875.46425799 4.19444336.074548...76.41406249.877312[100 rows x 10 columns]完毕！！感谢您的收看
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