pandas实现DataFrame显示最大行列,不省略显示实例

如下所示:

import pandas as pd
#显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
#显示所有行
pd.set_options('display.max_rows', None)

None可以写具体的数字,写多少就显示多少,默认是显示100行

import pandas as pd
pd.set_option('display.height', 1000)
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)

类似的,对于numpy array print后不能完全显示输入下面代码:

numpy.set_printoptions(threshold = np.inf)

#若想不以科学计数显示:
numpy.set_printoptions(suppress = True)

以上这篇pandas实现DataFrame显示最大行列,不省略显示实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法

    pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd

  • python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法

    SQL中的select是根据列的名称来选取:Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取.相关函数如下: 1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index): 2)iloc,基于行/列的position: 3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素: 4)iat,与at类似,不同的是根据position来定位的: 5)ix,为loc与i

  • pandas Dataframe行列读取的实例

    如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import tkinter import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame data = {'a':[1,2,3], 'c':[4,5,6], 'b':[7,8,9] } frame = DataFrame(data,index=['one','two','three']) print(frame) print(fra

  • pandas DataFrame索引行列的实现

    python版本: 3.6 pandas版本: 0.23.4 行索引 索引行有三种方法,分别是 loc iloc ix import pandas as pd import numpy as np index = ["a", "b", "c", "d"] data = np.random.randint(10, size=(4, 3)) df = pd.DataFrame(data, index=index) "&q

  • pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例

    一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. 例如,从(性别.身高.学历.职业.爱好..)等角度去刻画一个人,这些"角度"即为"特征". 其中,不同的行表示不同的记录:列代表特征,不同记录因各个特征之间的差异而不同. DataFrame默认索引是序号(0,1,2-),可以理解成位置索引.一般我们用id标识不同记录,

  • pandas实现DataFrame显示最大行列,不省略显示实例

    如下所示: import pandas as pd #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_options('display.max_rows', None) None可以写具体的数字,写多少就显示多少,默认是显示100行 import pandas as pd pd.set_option('display.height', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 50

  • 使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例

    使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少,又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化. 写代码如下: from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = DataFrame(randn(10,5),columns=['A','B','C

  • 浅谈pandas中DataFrame关于显示值省略的解决方法

    python的pandas库是一个非常好的工具,里面的DataFrame更是常用且好用,最近是越用越觉得设计的漂亮,pandas的很多细节设计的都非常好,有待使用过程中发掘. 好了,发完感慨,说一下最近DataFrame遇到的一个细节: 在使用DataFrame中有时候会遇到表格中的value显示不完全,像下面这样: In: import pandas as pd longString = u'''真正的科学家应当是个幻想家:谁不是幻想家,谁就只能把自己称为实践家.人生的磨难是很多的, 所以我们

  • 解决Pandas的DataFrame输出截断和省略的问题

    我们看一个现象: import pandas as pd titanic = pd.read_csv('titanic_data.csv') print(titanic.head()) Titanic_data.csv是kaggle上的泰坦尼克数据集,通过pandas读入到一个dataframe中,我们看看其前5行记录.输出结果如下: 可以看到,记录被分成了3段截断输出,如果想在一行输出,该怎么办呢?这就需要设置pandas的option选项: pd.set_option('display.wi

  • pandas取dataframe特定行列的实现方法

    1.按列取.按索引/行取.按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列 df[['a','b']]#取a.b列 #ix可以用数字索引,也可以用index和column索引 df.ix[0]#取

  • 浅谈pandas中Dataframe的查询方法([], loc, iloc, at, iat, ix)

    pandas为我们提供了多种切片方法,而要是不太了解这些方法,就会经常容易混淆.下面举例对这些切片方法进行说明. 数据介绍 先随机生成一组数据: In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)] ...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)] ...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1

  • python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

    python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

  • pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法

    使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: python panda

  • 从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

    介绍 每当我使用pandas进行分析时,我的第一个目标是使用众多可用选项中的一个将数据导入Pandas的DataFrame . 对于绝大多数情况下,我使用的 read_excel , read_csv 或 read_sql . 但是,有些情况下我只需要几行数据或包含这些数据里的一些计算. 在这些情况下,了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助. 基本过程并不困难,但因为有几种不同的选择,所以有助于理解每种方法的工作原理. 我永远记不住我是否应该使用 from_dic

  • 在Python中Dataframe通过print输出多行时显示省略号的实例

    笔者使用Python进行数据分析时,通过print输出Dataframe中的数据,当Dataframe行数很多时,中间部分显示省略号,如下图所示: 0 项华祥 1 何炅 2 张艺飞 3 李仁港 4 崔龄燕 5 董春泽 6 邓超.俞白眉 7 叶伟信,邹凯光 8 肖洋 ... 57 刘镇伟 58 周拓如 59 陆剑青.梁乐民 60 陈木胜 61 李仁港 62 许安.杨龙澄 63 吴天明 64 李骏 65 申太罗 66 吕寅荣.亚历山德罗·卡罗尼 67 罗兰·艾默里奇 68 布莱恩·辛格 69 安东尼

随机推荐