Pandas Advanced Tutorial: Пользовательские параметры | Месяц темы Python

задняя часть Python сбор данных

Эта статья участвует в "Месяце тем Python", подробнее см.Ссылка на мероприятие

Введение

У панд есть система опций, которая может управлять отображением панд, Вообще говоря, нам не нужно ее модифицировать, но требования модификации в особых случаях не исключены. В этой статье подробно описаны настройки параметров в пандах.

Общие параметры

pd.options.display может управлять параметрами отображения, такими как установка максимального количества строк дисплея:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: pd.options.display.max_rows
Out[2]: 15

In [3]: pd.options.display.max_rows = 999

In [4]: pd.options.display.max_rows
Out[4]: 999

Кроме того, у pd есть 4 связанных метода для изменения параметров:

  • get_option() / set_option() - получить/установить значение одной опции
  • reset_option() - сбрасывает значение параметра до значения по умолчанию.
  • description_option() — печатает значение опции
  • option_context() — выполнить некоторые изменения опций во фрагменте кода

Следующее:

In [5]: pd.get_option("display.max_rows")
Out[5]: 999

In [6]: pd.set_option("display.max_rows", 101)

In [7]: pd.get_option("display.max_rows")
Out[7]: 101

In [8]: pd.set_option("max_r", 102)

In [9]: pd.get_option("display.max_rows")
Out[9]: 102

получить/установить параметры

pd.get_option и pd.set_option можно использовать для получения и изменения определенных параметров:

In [11]: pd.get_option("mode.sim_interactive")
Out[11]: False

In [12]: pd.set_option("mode.sim_interactive", True)

In [13]: pd.get_option("mode.sim_interactive")
Out[13]: True

использоватьreset_optionдля сброса:

In [14]: pd.get_option("display.max_rows")
Out[14]: 60

In [15]: pd.set_option("display.max_rows", 999)

In [16]: pd.get_option("display.max_rows")
Out[16]: 999

In [17]: pd.reset_option("display.max_rows")

In [18]: pd.get_option("display.max_rows")
Out[18]: 60

Несколько параметров можно сбросить с помощью регулярных выражений:

In [19]: pd.reset_option("^display")

option_contextИзмените опцию в среде кода.После завершения кода опция будет восстановлена:

In [20]: with pd.option_context("display.max_rows", 10, "display.max_columns", 5):
   ....:     print(pd.get_option("display.max_rows"))
   ....:     print(pd.get_option("display.max_columns"))
   ....: 
10
5

In [21]: print(pd.get_option("display.max_rows"))
60

In [22]: print(pd.get_option("display.max_columns"))
0

часто используемые опции

Рассмотрим несколько примеров часто используемых опций:

Максимальное количество отображаемых строк

display.max_rows и display.max_columns могут установить максимальное количество отображаемых строк и столбцов:

In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 2))

In [24]: pd.set_option("max_rows", 7)

In [25]: df
Out[25]: 
          0         1
0  0.469112 -0.282863
1 -1.509059 -1.135632
2  1.212112 -0.173215
3  0.119209 -1.044236
4 -0.861849 -2.104569
5 -0.494929  1.071804
6  0.721555 -0.706771

In [26]: pd.set_option("max_rows", 5)

In [27]: df
Out[27]: 
           0         1
0   0.469112 -0.282863
1  -1.509059 -1.135632
..       ...       ...
5  -0.494929  1.071804
6   0.721555 -0.706771

[7 rows x 2 columns]

помимо отображения данных

display.large_repr может выбрать поведение отображения для лишней строки или столбца, который может быть усеченным фреймом:

In [43]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))

In [44]: pd.set_option("max_rows", 5)

In [45]: pd.set_option("large_repr", "truncate")

In [46]: df
Out[46]: 
           0         1         2         3         4         5         6         7         8         9
0  -0.954208  1.462696 -1.743161 -0.826591 -0.345352  1.314232  0.690579  0.995761  2.396780  0.014871
1   3.357427 -0.317441 -1.236269  0.896171 -0.487602 -0.082240 -2.182937  0.380396  0.084844  0.432390
..       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...
8  -0.303421 -0.858447  0.306996 -0.028665  0.384316  1.574159  1.588931  0.476720  0.473424 -0.242861
9  -0.014805 -0.284319  0.650776 -1.461665 -1.137707 -0.891060 -0.693921  1.613616  0.464000  0.227371

[10 rows x 10 columns]

Также может быть статистика:

In [47]: pd.set_option("large_repr", "info")

In [48]: df
Out[48]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 10 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   0       10 non-null     float64
 1   1       10 non-null     float64
 2   2       10 non-null     float64
 3   3       10 non-null     float64
 4   4       10 non-null     float64
 5   5       10 non-null     float64
 6   6       10 non-null     float64
 7   7       10 non-null     float64
 8   8       10 non-null     float64
 9   9       10 non-null     float64
dtypes: float64(10)
memory usage: 928.0 bytes

ширина самого большого столбца

display.max_colwidth используется для установки максимальной ширины столбца.

In [51]: df = pd.DataFrame(
   ....:     np.array(
   ....:         [
   ....:             ["foo", "bar", "bim", "uncomfortably long string"],
   ....:             ["horse", "cow", "banana", "apple"],
   ....:         ]
   ....:     )
   ....: )
   ....: 

In [52]: pd.set_option("max_colwidth", 40)

In [53]: df
Out[53]: 
       0    1       2                          3
0    foo  bar     bim  uncomfortably long string
1  horse  cow  banana                      apple

In [54]: pd.set_option("max_colwidth", 6)

In [55]: df
Out[55]: 
       0    1      2      3
0    foo  bar    bim  un...
1  horse  cow  ba...  apple

Точность отображения

display.precisionТочность отображения можно настроить:

In [70]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5))

In [71]: pd.set_option("precision", 7)

In [72]: df
Out[72]: 
           0          1          2          3          4
0 -1.1506406 -0.7983341 -0.5576966  0.3813531  1.3371217
1 -1.5310949  1.3314582 -0.5713290 -0.0266708 -1.0856630
2 -1.1147378 -0.0582158 -0.4867681  1.6851483  0.1125723
3 -1.4953086  0.8984347 -0.1482168 -1.5960698  0.1596530
4  0.2621358  0.0362196  0.1847350 -0.2550694 -0.2710197

Порог нулевой конверсии

display.chop_threshold может установить порог для отображения данных в Series или DF как 0:

In [75]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 6))

In [76]: pd.set_option("chop_threshold", 0)

In [77]: df
Out[77]: 
        0       1       2       3       4       5
0  1.2884  0.2946 -1.1658  0.8470 -0.6856  0.6091
1 -0.3040  0.6256 -0.0593  0.2497  1.1039 -1.0875
2  1.9980 -0.2445  0.1362  0.8863 -1.3507 -0.8863
3 -1.0133  1.9209 -0.3882 -2.3144  0.6655  0.4026
4  0.3996 -1.7660  0.8504  0.3881  0.9923  0.7441
5 -0.7398 -1.0549 -0.1796  0.6396  1.5850  1.9067

In [78]: pd.set_option("chop_threshold", 0.5)

In [79]: df
Out[79]: 
        0       1       2       3       4       5
0  1.2884  0.0000 -1.1658  0.8470 -0.6856  0.6091
1  0.0000  0.6256  0.0000  0.0000  1.1039 -1.0875
2  1.9980  0.0000  0.0000  0.8863 -1.3507 -0.8863
3 -1.0133  1.9209  0.0000 -2.3144  0.6655  0.0000
4  0.0000 -1.7660  0.8504  0.0000  0.9923  0.7441
5 -0.7398 -1.0549  0.0000  0.6396  1.5850  1.9067

В приведенном выше примере абсолютное значение

Выравнивание заголовков столбцов

display.colheader_justify может изменить направление выравнивания текста заголовка столбца:

In [81]: df = pd.DataFrame(
   ....:     np.array([np.random.randn(6), np.random.randint(1, 9, 6) * 0.1, np.zeros(6)]).T,
   ....:     columns=["A", "B", "C"],
   ....:     dtype="float",
   ....: )
   ....: 

In [82]: pd.set_option("colheader_justify", "right")

In [83]: df
Out[83]: 
        A    B    C
0  0.1040  0.1  0.0
1  0.1741  0.5  0.0
2 -0.4395  0.4  0.0
3 -0.7413  0.8  0.0
4 -0.0797  0.4  0.0
5 -0.9229  0.3  0.0

In [84]: pd.set_option("colheader_justify", "left")

In [85]: df
Out[85]: 
   A       B    C  
0  0.1040  0.1  0.0
1  0.1741  0.5  0.0
2 -0.4395  0.4  0.0
3 -0.7413  0.8  0.0
4 -0.0797  0.4  0.0
5 -0.9229  0.3  0.0

Форма общих опций:

Опции По умолчанию описывать
display.chop_threshold None If set to a float value, all float values smaller then the given threshold will be displayed as exactly 0 by repr and friends.
display.colheader_justify right Controls the justification of column headers. used by DataFrameFormatter.
display.column_space 12 No description available.
display.date_dayfirst False When True, prints and parses dates with the day first, eg 20/01/2005
display.date_yearfirst False When True, prints and parses dates with the year first, eg 2005/01/20
display.encoding UTF-8 Defaults to the detected encoding of the console. Specifies the encoding to be used for strings returned by to_string, these are generally strings meant to be displayed on the console.
display.expand_frame_repr True Whether to print out the full DataFrame repr for wide DataFrames across multiple lines, max_columnsпо-прежнему соблюдается, но вывод будет переноситься на несколько «страниц», если его ширина превышаетdisplay.width.
display.float_format None The callable should accept a floating point number and return a string with the desired format of the number. This is used in some places like SeriesFormatter. See core.format.EngFormatter for an example.
display.large_repr truncate Для DataFrames, превышающих max_rows/max_cols, представление (и представление HTML) может отображать усеченную таблицу (по умолчанию) или переключаться на представление из df.info() (поведение в более ранних версиях pandas). обрезать», «информация»]
display.latex.repr False Whether to produce a latex DataFrame representation for Jupyter frontends that support it.
display.latex.escape True Escapes special characters in DataFrames, when using the to_latex method.
display.latex.longtable False Specifies if the to_latex method of a DataFrame uses the longtable format.
display.latex.multicolumn True Combines columns when using a MultiIndex
display.latex.multicolumn_format «л» Alignment of multicolumn labels
display.latex.multirow False Combines rows when using a MultiIndex. Centered instead of top-aligned, separated by clines.
display.max_columns 0 or 20 max_rows and max_columns are used in repr() методы, чтобы решить, используется ли to_string() или info() для рендеринга объекта в строку.Если Python/IPython работает в терминале, по умолчанию установлено значение 0, и панды будут правильно автоматически определять ширину терминал и переключиться на меньший формат в случае, если все столбцы не помещаются по вертикали.Записная книжка IPython, IPython qtconsole или IDLE не запускаются в терминале и, следовательно, невозможно выполнить правильное автоматическое определение, и в этом случае по умолчанию установлено значение 20. Значение «Нет» означает неограниченное количество.
display.max_colwidth 50 Максимальная ширина в символах столбца в представлении структуры данных pandas. Когда столбец переполняется, в вывод вставляется заполнитель «…». Значение «Нет» означает неограниченное количество.
display.max_info_columns 100 max_info_columns is used in DataFrame.info method to decide if per column information will be printed.
display.max_info_rows 1690785 df.info() will usually show null-counts for each column. For large frames this can be quite slow. max_info_rows and max_info_cols limit this null check only to frames with smaller dimensions then specified.
display.max_rows 60 Это устанавливает максимальное количество строк, которые панды должны выводить при печати различных выходных данных. Например, это значение определяет, будет ли repr () для фрейма данных распечатываться полностью или только усеченным или сводным повторением. Значение «Нет» означает неограниченное.
display.min_rows 10 The numbers of rows to show in a truncated repr (when max_rows is exceeded). Ignored when max_rows is set to None or 0. When set to None, follows the value of max_rows.
display.max_seq_items 100 when pretty-printing a long sequence, no more then max_seq_itemsбудут напечатаны. Если элементы опущены, они будут обозначаться добавлением «…» к результирующей строке. Если установлено значение «Нет», количество печатаемых элементов не ограничено.
display.memory_usage True This specifies if the memory usage of a DataFrame should be displayed when the df.info() method is invoked.
display.multi_sparse True «Разреженное» отображение MultiIndex (не отображать повторяющиеся элементы на внешних уровнях внутри групп)
display.notebook_repr_html True When True, IPython notebook will use html representation for pandas objects (if it is available).
display.pprint_nest_depth 3 Controls the number of nested levels to process when pretty-printing
display.precision 6 Точность вывода с плавающей запятой с точки зрения количества знаков после запятой, для обычного форматирования, а также экспоненциальной записи.precision print option
display.show_dimensions truncate Следует ли распечатывать размеры в конце представления DataFrame. Если указано «truncate», распечатывать размеры только в том случае, если кадр усечен (например, не отображать все строки и/или столбцы)
display.width 80 Width of the display in characters. In case Python/IPython is running in a terminal this can be set to None and pandas will correctly auto-detect the width. Note that the IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to correctly detect the width.
display.html.table_schema False Whether to publish a Table Schema representation for frontends that support it.
display.html.border 1 A border=value attribute is inserted in the <table> tag for the DataFrame HTML repr.
display.html.use_mathjax True When True, Jupyter notebook will process table contents using MathJax, rendering mathematical expressions enclosed by the dollar symbol.
io.excel.xls.writer xlwt Механизм записи Excel по умолчанию для файлов xls. Устарело с версии 1.2.0: поскольку пакет xlwt больше не поддерживается, механизм xlwt будет удален в будущей версии панд. Поскольку это единственный механизм в пандах, который поддерживает запись для файлов .xls эта опция также будет удалена.
io.excel.xlsm.writer openpyxl Механизм записи Excel по умолчанию для файлов xlsm Доступные варианты: openpyxl (по умолчанию).
io.excel.xlsx.writer openpyxl Механизм записи Excel по умолчанию для файлов xlsx.
io.hdf.default_format None формат записи по умолчанию, если нет, то по умолчанию для put будет установлено значение «фиксированный», а для добавления по умолчанию будет использоваться значение «таблица».
io.hdf.dropna_table True drop ALL nan rows when appending to a table
io.parquet.engine None Движок, используемый по умолчанию для чтения и записи паркета.Если нет, попробуйте «pyarrow» и «fastparquet».
mode.chained_assignment warn Элементы управления SettingWithCopyWarning: «повышение», «предупреждение» или «Нет». Вызовите исключение, предупредите или не предпринимайте никаких действий при попытке использовать цепочное назначение.
mode.sim_interactive False Whether to simulate interactive mode for purposes of testing.
mode.use_inf_as_na False True means treat None, NaN, -INF, INF as NA (old way), False means None and NaN are null, but INF, -INF are not NA (new way).
compute.use_bottleneck True Use the bottleneck library to accelerate computation if it is installed.
compute.use_numexpr True Use the numexpr library to accelerate computation if it is installed.
plotting.backend matplotlib Change the plotting backend to a different backend than the current matplotlib one. Backends can be implemented as third-party libraries implementing the pandas plotting API. They can use other plotting libraries like Bokeh, Altair, etc.
plotting.matplotlib.register_converters True Register custom converters with matplotlib. Set to False to de-register.

Эта статья была включена вwoohoo.floydpress.com/14-python-afraid…

Самая популярная интерпретация, самая глубокая галантерея, самые краткие уроки и множество трюков, о которых вы не знаете, ждут вас!

Категории