数据分析必备:一步步教你如何用Pandas做数据分析(11)

1、Pandas 自定义选项

Pandas 自定义选项操作实例
Pandas因为提供了API来自定义行为,所以被广泛使用。
自定义API中有五个相关功如下:
get_option()
set_option()
reset_option()
describe_option()
option_context()
下面我们一起了解下这些方法。

1.1、get_option(param)

get_option接受一个参数并输出以下值:
display.max_rows
显示默认值的数量。解释器读取该值,并以该值作为显示上限显示行。

import pandas as pd
print(pd.get_option("display.max_rows"))

运行结果:

  60

1.2、display.max_columns

显示默认值的数量。解释器读取该值,并以该值作为显示上限显示行。

import pandas as pd
print(pd.get_option("display.max_columns"))

运行结果:

0

此处,60和0是默认配置参数值。
set_option(param,value)
set_option接受两个参数并将值设置为参数,如下所示:

1.3、display.max_rows

使用set_option(),我们可以更改要显示的默认行数。

import pandas as pd
pd.set_option("display.max_rows",80)
print(pd.get_option("display.max_rows"))

运行结果:

80

1.4、display.max_columns

使用set_option(),我们可以更改要显示的默认行数。

import pandas as pdpd.set_option("display.max_columns",30)print(pd.get_option("display.max_columns"))

运行结果:

30

reset_option(param)
reset_option 接受一个参数并将其设置回默认值。

1.5、display.max_rows

使用reset_option(),我们可以将值更改回要显示的默认行数。

import pandas as pd
pd.reset_option("display.max_rows")
print(pd.get_option("display.max_rows"))

运行结果:

   60

describe_option(param)
describe_option 打印参数的描述

1.6、display.max_rows

使用reset_option(),我们可以将值更改回要显示的默认行数。

 import pandas as pdpd.describe_option("display.max_rows")

运行结果:

display.max_rows : intIf max_rows is exceeded, switch to truncate view. Depending on`large_repr`, objects are either centrally truncated or printed asa summary view. 'None' value means unlimited.In case python/IPython is running in a terminal and `large_repr`equals 'truncate' this can be set to 0 and pandas will auto-detectthe height of the terminal and print a truncated object which fitsthe screen height. The IPython notebook, IPython qtconsole, orIDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to docorrect auto-detection.[default: 60] [currently: 60]

1.7、option_context()

option_context上下文管理器用于临时设置with语句中的选项。当您退出with块时,选项值会自动恢复。
display.max_rows
使用option_context(),我们可以临时设置值。

import pandas as pd
with pd.option_context("display.max_rows", 10):print(pd.get_option("display.max_rows"))print(pd.get_option("display.max_rows"))

运行结果:

10
10

请参阅第一个和第二个打印语句之间的差异。第一条语句打印由option_context()设置的值,该值在with上下文本身中是临时的。在with上下文之后,第二个print语句打印配置的值。

1.8、Frequently used 参数

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/335351.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Centos安装,window、ubuntus双系统基础上安装Centos安装

文章目录 前言一、准备工作二、开始安装1、2、首先选择DATE&TIME2、选择最小安装3、 选择安装位置 总结 前言 因工作需要,我需要在工控机上额外装Centos7系统,不过我是装在机械硬盘上了不知道对性能是否有影响,若有影响,后面…

Python基于PyQt6制作GUI界面——按钮

示例对应的制作的 ui文件 界面如下所示。 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <ui version"4.0"><class>Form</class><widget class"QWidget" name"Form"><property name"geom…

开源与闭源AI模型的对决:数据隐私、商业应用与社区参与

引言 在人工智能&#xff08;AI&#xff09;领域&#xff0c;模型的发展路径主要分为“开源”和“闭源”两条。这两种模型在数据隐私保护、商业应用以及社区参与与合作方面各有优劣&#xff0c;是创业公司、技术巨头和开发者们必须仔细权衡的重要选择。那么&#xff0c;面对这些…

数据大屏方案 : 实现数据可视化的关键一环_光点科技

在数字时代的浪潮中&#xff0c;数据已经成为企业决策和操作的重要基础。因此&#xff0c;“数据大屏方案”逐渐成为业界关注的焦点。这类方案通过将复杂的数据集合以直观的形式展现出来&#xff0c;帮助决策者快速把握信息&#xff0c;做出更加明智的决策。 数据大屏的定义及作…

运用HTML、CSS设计Web网页——“西式甜品网”图例及代码

目录 一、效果展示图 二、设计分析 1.整体效果分析 2.头部header模块效果分析 3.导航及banner模块效果分析 4.分类classify模块效果分析 5.产品展示show模块效果分析 6.版权banquan模块效果分析 三、HTML、CSS代码分模块展示 1. 头部header模块代码 2.导航及bann…

04_前端三大件JS

文章目录 JavaScript1.JS的组成部分2.JS引入2.1 直接在head中通过一对script标签定义脚本代码2.2创建JS函数池文件&#xff0c;所有html文件共享调用 3.JS的数据类型和运算符4.分支结构5.循环结构6.JS函数的声明7.JS中自定义对象8.JS_JSON在客户端使用8.1JSON串格式8.2JSON在前…

在outlook的邮件中插入HTML;HTML模板获取

本文介绍如何在outlook发送邮件时&#xff0c;在邮件中插入HTML&#xff0c;此HTML可以从获取模板自行进行修改。 文章目录 一、下载HTML模板&#xff08;或自己制作好HTML文件&#xff09;二、outlook新增宏三、新建邮件&#xff0c;插入HTML 一、下载HTML模板&#xff08;或自…

Python--面向对象

面向对象⭐⭐ 1. 面向对象和面向过程思想 面向对象和面向过程都是一种编程思想,就是解决问题的思路 面向过程&#xff1a;POP(Procedure Oriented Programming)面向过程语言代表是c语言面向对象&#xff1a;OOP(Object Oriented Programming)常见的面向对象语言包括:java c g…

Pi 母公司将开发情感 AI 商业机器人;Meta 科学家:Sora 不是视频生成唯一方向丨RTE 开发者日报 Vol.214

开发者朋友们大家好&#xff1a; 这里是 「RTE 开发者日报」 &#xff0c;每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE&#xff08;Real-Time Engagement&#xff09; 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「…

下一代 CI/CD:利用 Tekton 和 ArgoCD 实现云原生自动化

一、回顾目标 背景&#xff1a; ​ 部门业务上云&#xff0c;之前服务采用传统的部署方式&#xff0c;这种方式简单&#xff0c;但是不能为应用程序定义资源使用边界&#xff0c;很难合理地分配计算资源&#xff0c;而且程序之间容易产生影响。随着互联网时代的到来&#xff…

阿里云和AWS的CDN产品对比分析

在现代互联网时代,内容分发网络(CDN)已成为确保网站和应用程序高性能和可用性的关键基础设施。作为两家领先的云服务提供商,阿里云和Amazon Web Services(AWS)都提供了成熟的CDN解决方案,帮助企业优化网络传输和提升用户体验。我们九河云一直致力于阿里云和AWS云相关业务&#…

CSS中的Flex布局

目录 一.什么是Flex布局 二.Flex布局使用 2.1Flex使用语法 2.2基本概念 三.容器的属性 3.1所有属性概述 3.2flex-direction 3.3flex-wrap 3.4flex-flow 3.5justify-content 3.6align-items 3.7align-content 四.项目(子元素)的属性 4.1所有属性概述 4.2order 4…

<滑动窗口> 长度最小的子数组

题目链接&#xff1a;209. 长度最小的子数组 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目分析 由暴力枚举引申到滑动窗口的画图分析过程 优化版本&#xff08;滑动窗口&#xff09; 滑动窗口的使用场景&#xff1a;单调性&#xff08;一定是递增或递减的情况&#xff09; …

Linux DHCP server 配置

参考&#xff1a;linux dhcp配置多vlan ip_linux 接口vlan-CSDN博客 配置静态IP地址&#xff1a; 给固定的MAC地址分配指定的IP地址&#xff0c;固定的IP地址不必包含在指定的IP池中&#xff0c;如果包含在IP地址池中&#xff0c;固定的IP地址会从IP地址池中移除 配置方法&…

YOLOV10阅读总结

GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection YOLOv10 - Ultralytics YOLO Docs https://arxiv.org/pdf/2405.14458 论文地址 最近yolo又出了个yolov10了&#xff0c;不得不感慨CV是真卷&#xff0c;毕竟yolov9也才没多久。记录一下阅读笔记。…

基于Java实现的图书管理系统

前言&#xff1a;该图书管理系统实现了查找、添加、删除、显示、借阅、归还等功能&#xff0c;分为两个用户群体&#xff1a;管理者和普通用户。使用了类与对象&#xff0c;封装继承多态&#xff0c;抽象类和接口等Java基础知识。 一.思路 面向对象三部曲&#xff1a;找对象&…

西湖大学提出AIGC检测框架,精准识别AI撰写的文稿

近年来人工智能技术突飞猛进&#xff0c;尤其是大语言模型的出现&#xff0c;让AI具备了创作文章、小说、剧本等内容的能力。 AI代写&#xff0c;已经逃不过老师、编辑、审稿人的火眼金睛了。但让AI仅改写部分片段&#xff0c;就安全了么&#xff1f; 针对检测AI改写的片段&a…

整理了六个正规靠谱的兼职赚钱软件,适合普通人做的兼职副业~

​随着互联网时代的到来&#xff0c;越来越多的人选择通过互联网赚钱。在这篇文章中&#xff0c;我们将探讨一些可以在网上长期赚钱的方法。 在网络上面其实有很多的赚钱方法&#xff0c;尽管方法很多&#xff0c;但是对于一些网络新手&#xff0c;刚进入互联网圈子不久的伙伴…

ES升级--04--SpringBoot整合Elasticsearch

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 SpringBoot整合Elasticsearch1.建立项目2.Maven 依赖[ES 官方网站&#xff1a;https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.8/index.html](…

使用python绘制一个五颜六色的爱心

使用python绘制一个五颜六色的爱心 介绍效果代码 介绍 使用numpy与matplotlib绘制一个七彩爱心&#xff01; 效果 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# Heart shape function def heart_shape(t):x 16 * np.sin(t)**3y 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos…