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检查 or 强化 Pandas 数据分析操作？👉在线体验「Pandas进阶修炼300题」

Note

本页面数据说明¶

为了更好的介绍相关操作，本页面使用 某招聘数据 数据进行展开，你应该对数据字段、数值、类型等相关信息做一个大致了解！

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
data.head()

	positionId	positionName	companyId	companySize	industryField	financeStage	companyLabelList	firstType	secondType	thirdType	...	plus	gradeDescription	promotionScoreExplain	aggregatePositionIds	famousCompany
0	6802721	数据分析	475770	50-150人	移动互联网,电商	A轮	['绩效奖金', '带薪年假', '定期体检', '弹性工作']	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	False
1	5204912	数据建模	50735	150-500人	电商	B轮	['年终奖金', '做五休二', '六险一金', '子女福利']	开发\|测试\|运维类	数据开发	建模	...	NaN	NaN	NaN	[]	False
2	6877668	数据分析	100125	2000人以上	移动互联网,企业服务	上市公司	['节日礼物', '年底双薪', '股票期权', '带薪年假']	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	False
3	6496141	数据分析	26564	500-2000人	电商	D轮及以上	['生日趴', '每月腐败基金', '每月补贴', '年度旅游']	开发\|测试\|运维类	数据开发	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	True
4	6467417	数据分析	29211	2000人以上	物流丨运输	上市公司	['技能培训', '免费班车', '专项奖金', '岗位晋升']	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	True

5 rows × 52 columns

显示全部列¶

如下图所示👇，直接查看 data 会发现，由于数据维度较大，部分行列会被折叠，显示为 ... ，现在需要显示全部的列方便预览。

pd.set_option('display.max_columns', None) #显示全部列
# pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示全部行

data.head()

	positionId	positionName	companyId	companySize	industryField	financeStage	companyLabelList	firstType	secondType	thirdType	skillLables	positionLables	industryLables	createTime	formatCreateTime	district	businessZones	salary	workYear	jobNature	education	positionAdvantage	imState	lastLogin	publisherId	approve	subwayline	stationname	linestaion	latitude	longitude	hitags	resumeProcessRate	resumeProcessDay	score	matchScore	matchScoreExplain	query	explain	plus	gradeDescription	promotionScoreExplain	aggregatePositionIds	famousCompany
0	6802721	数据分析	475770	50-150人	移动互联网,电商	A轮	['绩效奖金', '带薪年假', '定期体检', '弹性工作']	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	['SQL', '数据库', '数据运营', 'BI']	['电商', '社交', 'SQL', '数据库', '数据运营', 'BI']	['电商', '社交', 'SQL', '数据库', '数据运营', 'BI']	2020/3/16 11:00	11:00发布	余杭区	['仓前']	37500	1-3年	全职	本科	五险一金、弹性工作、带薪年假、年度体检	today	2020/3/16 11:00	12022406	1	NaN	NaN	NaN	30.278421	120.005922	NaN	50	1	233	15.101875	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[]	False
1	5204912	数据建模	50735	150-500人	电商	B轮	['年终奖金', '做五休二', '六险一金', '子女福利']	开发\|测试\|运维类	数据开发	建模	['算法', '数据架构']	['算法', '数据架构']	[]	2020/3/16 11:08	11:08发布	滨江区	['西兴', '长河']	15000	3-5年	全职	本科	六险一金,定期体检,丰厚年终	disabled	2020/3/16 11:08	5491688	1	NaN	NaN	NaN	30.188041	120.201179	NaN	23	1	176	32.559414	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[]	False
2	6877668	数据分析	100125	2000人以上	移动互联网,企业服务	上市公司	['节日礼物', '年底双薪', '股票期权', '带薪年假']	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	['数据库', '数据分析', 'SQL']	['数据库', 'SQL']	[]	2020/3/16 10:33	10:33发布	江干区	['四季青', '钱江新城']	3500	1-3年	全职	本科	五险一金周末双休不加班节日福利	today	2020/3/16 10:33	5322583	1	4号线	江锦路	4号线_城星路;4号线_市民中心;4号线_江锦路	30.241521	120.212539	NaN	11	4	80	14.972357	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[]	False
3	6496141	数据分析	26564	500-2000人	电商	D轮及以上	['生日趴', '每月腐败基金', '每月补贴', '年度旅游']	开发\|测试\|运维类	数据开发	数据分析	[]	['电商']	['电商']	2020/3/16 10:10	10:10发布	江干区	NaN	45000	3-5年	全职	本科	年终奖等	threeDays	2020/3/16 10:10	9814560	1	1号线	文泽路	1号线_文泽路	30.299404	120.350304	NaN	100	1	68	12.874153	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[]	True
4	6467417	数据分析	29211	2000人以上	物流丨运输	上市公司	['技能培训', '免费班车', '专项奖金', '岗位晋升']	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	['BI', '数据分析', '数据运营']	['BI', '数据运营']	[]	2020/3/16 9:56	09:56发布	余杭区	['仓前']	30000	3-5年	全职	大专	五险一金	disabled	2020/3/16 9:56	6392394	1	NaN	NaN	NaN	30.282952	120.009765	NaN	20	1	66	12.755375	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[]	True

显示指定行/列¶

指定让 data 在预览时显示10列，7行

pd.set_option('display.max_columns', 10)  
pd.set_option('display.max_rows', 7)

data.head()

	positionId	positionName	companyId	companySize	industryField	...	promotionScoreExplain	aggregatePositionIds	famousCompany
0	6802721	数据分析	475770	50-150人	移动互联网,电商	...	NaN	[]	False
1	5204912	数据建模	50735	150-500人	电商	...	NaN	[]	False
2	6877668	数据分析	100125	2000人以上	移动互联网,企业服务	...	NaN	[]	False
3	6496141	数据分析	26564	500-2000人	电商	...	NaN	[]	True
4	6467417	数据分析	29211	2000人以上	物流丨运输	...	NaN	[]	True

5 rows × 52 columns

还原行/列显示数¶

还原上面的显示设置

pd.reset_option("max_rows")
pd.reset_option("max_columns")

修改每列最大字符宽度¶

即每列最多显示的字符长度，例如【每列最多显示10个字符，多余的会变成...】

pd.set_option('display.max_colwidth',10)
data.head()

	positionId	positionName	companyId	companySize	industryField	financeStage	companyLabelList	firstType	secondType	thirdType	...	plus	gradeDescription	promotionScoreExplain	aggregatePositionIds	famousCompany
0	6802721	数据分析	475770	50-150人	移动互联网,电商	A轮	['绩效奖金...	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	False
1	5204912	数据建模	50735	150-500人	电商	B轮	['年终奖金...	开发\|测试\|运维类	数据开发	建模	...	NaN	NaN	NaN	[]	False
2	6877668	数据分析	100125	2000人以上	移动互联网,...	上市公司	['节日礼物...	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	False
3	6496141	数据分析	26564	500-2000人	电商	D轮及以上	['生日趴'...	开发\|测试\|运维类	数据开发	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	True
4	6467417	数据分析	29211	2000人以上	物流丨运输	上市公司	['技能培训...	产品\|需求\|项目类	数据分析	数据分析	...	NaN	NaN	NaN	[]	True

5 rows × 52 columns

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基于 option 修改显示设置并未修改数据，仅是在原有数据基础上优化显示状态，随时可以通过重置选项重置全部设置，恢复数据默认显示状态。

修改小数点精度¶

修改默认显示精度为小数点后5位

pd.set_option('precision', 5)

还原所有显示设置¶

还原上面的全部显示设置

pd.reset_option("^display")

忽略警告¶

取消pandas相关warning提示

pd.set_option("mode.chained_assignment", None) 
# 全局取消warning
# import warnings
# warnings.filterwarnings('ignore')

设置数值显示条件¶

例如，若数值小于 20 则显示为0

pd.set_option('chop_threshold', 20) 

支持 LaTex¶

让dataframe中内容支持 Latex 显示（需要使用$$包住）

pd.set_option("display.html.use_mathjax",True)

修改默认绘图引擎¶

修改pandas默认绘图引擎为plotly（需要提前安装好plotly）

pd.set_option("plotting.backend","plotly")

还原所有 option 设置¶

还原上面全部 option 设置

pd.reset_option("all") 

: boolean
    use_inf_as_null had been deprecated and will be removed in a future
    version. Use `use_inf_as_na` instead.

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/_config/config.py:622: FutureWarning: 
: boolean
    use_inf_as_null had been deprecated and will be removed in a future
    version. Use `use_inf_as_na` instead.

  warnings.warn(d.msg, FutureWarning)