pandas 设置

常用显示设置

1、pd.set_option(‘expand_frame_repr’, False)
True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行

2、pd.set_option(‘display.max_rows’, 10)
pd.set_option(‘display.max_columns’, 10)
显示的最大行数和列数，如果超额就显示省略号，这个指的是多少个dataFrame的列。如果比较多又不允许换行，就会显得很乱。

3、pd.set_option(‘precision’, 5)
显示小数点后的位数

4、pd.set_option(‘large_repr’, A)
truncate表示截断，info表示查看信息，一般选truncate

5、pd.set_option(‘max_colwidth’, 5)
最大列长度
6、pd.set_option(‘chop_threshold’, 0.5)
绝对值小于0.5的显示0.0

7、pd.set_option(‘colheader_justify’, ‘left’)
显示居中还是左边

8、pd.set_option(‘display.width’, 200)
横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.

索引设置

修改行索引

.index = [‘a’,’b’]

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3))
   0  1  2
0  0  1  2
1  3  4  5
>>> data = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3))
>>> data.index = ['a','b']
>>> data
   0  1  2
a  0  1  2
b  3  4  5

以当前的某一列作为索引

.set_index

>>> a = pd.DataFrame({'a': range(7),'b': range(7, 0, -1),'c': ['one','one','one','two','two','two', 'two'],'d': list("hjklmno")})
>>> a
   a  b    c  d
0  0  7  one  h
1  1  6  one  j
2  2  5  one  k
3  3  4  two  l
4  4  3  two  m
5  5  2  two  n
6  6  1  two  o
>>> a.set_index(['c','d'])
       a  b
c   d      
one h  0  7
    j  1  6
    k  2  5
two l  3  4
    m  4  3
    n  5  2
    o  6  1

如果希望a这一列在dataframe中仍然存在，则.set_index(‘a’, drop=Flase)

修改列索引

方式一：columns属性

# ①暴力
df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# ②修改
df.columns = df.columns.str.strip('$')
# ③修改
df.columns = df.columns.map(lambda x:x[1:])

方式二：rename方法、columns参数

# ④暴力（好处：也可只修改特定的列）
df.rename(columns=('$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}, inplace=True) 
# ⑤修改
df.rename(columns=lambda x:x.replace('$',''), inplace=True)

Series 复合索引

例如这个Series，想要索引取到0，可以a[‘one’][h]，也可以a[‘one’,’h’]

>>> a
             a 
c   d      
one h  0  
    j  1  
    k  2  
two l  3  
    m  4  
    n  5  
    o  6