这篇文章主要讲解了“python的Pandas显示设置有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python的Pandas显示设置有哪些”吧！
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这应该是我们最常用的显示设置了，总有些时候我们想要看df里有什么东西，但是print(df)后发现，pandas打印出来的是省略的结果，不给我打印出来我想要的！ pandas这个小东西坏得很！ 比如我们想看一下所有数据的全貌，但是以下代码的输出为：
file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\游戏数据.csv" df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk') print(df)
输出：
为了避免这种情况，我们需要告诉Pandas, 不要让pandas自作主张，显示所有的行与列，代码如下：
重庆分公司
重庆分公司
# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)之后，我们的打印结果就变为了：
可以打印出所有的内容了；
和上面的代码完全一样，参数None代表全部显示（参考上面的例子），如果这里给定显示的行列数，就可以显示指定的行列数了，比如，我只想显示5行，代码如下：
pd.set_option('display.max_rows', 5)
file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\游戏数据.csv"
df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)输出如下：
有时，当我们的列非常多的时候，pandas会自作主张，进行自动换行，我们可以通过以下设定来拒绝自动换行；代码如下：
# 不换行显示
pd.set_option('display.width', 1000)很多时候，我们输出的df显示非常的混乱，看起来非常的不爽，比如以下：
file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv" df=pd.read_csv(file_path,engine="python",header=0,encoding='gbk') print(df)
这时我们可以通过以下代码进行列对齐：
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)对齐后的输出如下：
pd.set_option('display.precision', 15)显示如下：
很多时候，如果一个单元格内的内容过多，会导致显示不全，我们可以通过自定义列宽来全部显示，或者只显示指定位数；代码如下：
pd.set_option("display.max_colwidth", 10)这里可以看到，日期由于过长，只显示了其中一部分；
很多时候，我们并不希望Pandas用科学计数法来显示结果，这时我们可以通过以下设置实现：pd.set_option("display.float_format", "{:,.2f}".format)，整体代码如下：
pd.set_option("display.float_format", "{:,.2f}".format)
file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\游戏数据.csv"
df=pd.read_csv(file_path,engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)输出为：
上面的所有方法均为设置，有时我们想要看一看此时此刻的 pandas 到底是怎么设置的，这是我们可以使用get_option 的方法；方法罗列如下：
| 代码 | 解释 |
|---|---|
| pd.get_option("display.max_rows") | 获取最大显示行数 |
| pd.get_option("display.max_columns") | 获取最大显示列数 |
| pd.get_option("display.expand_frame_repr") | 获取输出数据宽度超过设置宽度时，表示是否对其要折叠，False不折叠，True要折叠。 |
| pd.get_option("display.max_colwidth") | 获取单列数据宽度，以字符个数计算，超过时用省略号表示。 |
| pd.get_option("display.precision") | 获取设置输出数据的小数点位数。 |
| pd.get_option("display.width") | 获取数据显示区域的宽度，以总字符数计算。 |
| pd.get_option("display.show_dimensions") | 获取当数据量大需要以truncate（带引号的省略方式）显示时，该参数表示是否在最后显示数据的维数，默认 True 显示，False 不显示。 |
感谢各位的阅读，以上就是“python的Pandas显示设置有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python的Pandas显示设置有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
