10 - 前置方法 - 打印优化设置

打印优化设置

在使用 Pandas 进行数据分析时，经常需要打印 DataFrame 或 Series 的内容到控制台查看。当数据量较大时，默认的打印输出可能不太友好，因此 Pandas 提供了一些设置来优化打印输出。
我们这里设定一个在print(df)前输出表格样式的方法
管理打印出来的表格，就不需要每次打印都调整了，一般来说只会进行几个df打印

pandaprint()
print(df)

https://blog.csdn.net/qq_14815199/article/details/120946121

import numpy as np
import pandas as pd
def pandaprint():
    # 可以在大数据量下，没有省略号
    pd.set_option("display.max_columns", None)
    # 最多显示5列，如果表格有列，用分隔
    # pd.set_option("display.max_columns", 5)
    # 0 or 20
    # 在 repr() 方法中使用 max_rows 和 max_columns 来决定是否使用 to_string() 或 info() 将对象呈现为字符串。 
    # 如果 Python/IPython 在终端中运行，则默认设置为 0，
    # pandas 将正确自动检测终端的宽度并切换到较小的格式，以防所有列都无法垂直放置。 
    # IPython notebook、IPython qtconsole 或 IDLE 不在终端中运行，
    # 因此无法进行正确的自动检测，在这种情况下，默认值设置为 20。“无”值意味着无限制。
    # 可以在大数据量下，没有省略号
    pd.set_option("display.max_rows", None)
    # 最多显示10行
    # pd.set_option("display.max_rows", 10)
    # 显示两位小数位数
    pd.set_option("display.float_format",lambda x: "%.2f"%x)
    # 整个打印表的宽度（不够会叠起来）
    pd.set_option("display.width", 1000000)
    # 每一列最大10个字（包括...省略号的个字）
    pd.set_option("max_colwidth", 10)
    # 浮点型的数值阈值，DataFrame中所有绝对值小于10的数值，都会以0展示
    pd.set_option("display.chop_threshold", 10)
    # 左对齐
    pd.set_option("display.colheader_justify", "left")
    # 右对齐
    # pd.set_option("display.colheader_justify", "right")
    # 26-04-2022
    # pd.set_option("display.date_dayfirst", True)
    # 原始数据样式
    # pd.set_option("display.date_dayfirst", False)
    # 2022-04-26
    pd.set_option("display.date_yearfirst", True)
    # 原始数据样式
    # pd.set_option("display.date_yearfirst", False)
    # 多索引省略
    # pd.set_option("display.multi_sparse", False)
    # 多索引全展示
    pd.set_option("display.multi_sparse", True)
    # 是否折叠
    pd.set_option("display.expand_frame_repr", False)
    # 改善对齐
    pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide", True)
    # 改善对齐
    pd.set_option("display.unicode.east_asian_width", True)