pd.set_option('display.width', 300) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None)
时间: 2023-10-06 19:05:23 浏览: 54
pd.set_option 是 pandas 库中的一个函数,用于设置 pandas 的显示选项。通过设置这些选项,你可以自定义 DataFrame 或 Series 在控制台中的显示方式。
`pd.set_option('display.width', 300)` 设置了显示的宽度为 300,这意味着当 DataFrame 或 Series 的列超过这个宽度时,它们将被折叠显示,而不会在一行中完全显示。
`pd.set_option('display.max_rows', None)` 设置了显示的最大行数为 None,这表示所有的行都会被显示出来,而不会被省略。
`pd.set_option('display.max_columns', None)` 设置了显示的最大列数为 None,这表示所有的列都会被显示出来,而不会被省略。
这些选项可以根据你的需求进行设置。例如,如果你想要在控制台中完整地显示 DataFrame 的所有列和行,可以使用上述的设置。
需要注意的是,这些设置是全局的,会影响到整个 pandas 库中的显示方式。如果你只想对特定的 DataFrame 或 Series 进行设置,可以使用其他方法来实现,例如使用 `.to_string()` 方法来手动设置 DataFrame 的显示选项。
希望能解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提出。
相关问题
# 设置列名与数据对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 读取数据 df = pd.read_csv('subway.csv', header=None, names=['city', 'line', 'station'], encoding='gbk') # 各个城市地铁线路情况 df_line = df.groupby(['city', 'line']).count().reset_index() print(df_line)
这段代码使用了 pandas 库来读取名为 'subway.csv' 的文件,并统计了各城市地铁线路情况。具体来说,代码中首先通过 set_option 方法设置了 pandas 库的一些参数,包括设置列名与数据对齐、显示中文字符、显示行数等等。然后,使用 read_csv 方法读取 'subway.csv' 文件,该文件包含了城市、地铁线路和地铁站的信息,使用 header=None 参数来指定文件中没有列名,使用 names 参数来指定列名为 ['city', 'line', 'station'],使用 encoding 参数来指定文件编码为 gbk。接着,使用 groupby 方法按照城市和地铁线路进行分组,并使用 count 和 reset_index 方法统计每个城市每个地铁线路下的地铁站数量,最后将结果保存在 df_line 变量中,并使用 print 方法将结果输出到控制台。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为:\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释
这段代码主要是使用KMeans算法对一个数据集进行聚类分析,并输出聚类结果。下面是代码的解释:
1. 导入所需的库
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from scipy.spatial.distance import cdist
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from sklearn.decomposition import PCA
```
2. 读取数据集
```python
df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk')
X = np.array(df.iloc[:, 1:])
X=X[0:,1:]
```
3. 使用KMeans算法进行聚类分析
```python
k=93
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123)
fit_kmeans = kmeans_model.fit(X)
```
4. 输出聚类结果
```python
kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_
print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc)
kmeans_labels = kmeans_model.labels_
print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels)
r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()
print('最终每个类别的数目为:\n', r1)
```
上述代码中,kmeans_cc表示各个类别的聚类中心,kmeans_labels表示每个样本所属的类别,r1表示每个类别的样本数目。
5. 将聚类中心放在数据框中
```python
# cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_,
# columns=[ str(x) for x in range(1,94)])
# 将聚类中心放在数据框中
# cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \
# drop_duplicates().iloc[:, 0]
# 将样本类别作为数据框索引
# print(cluster_center)
```
这段代码是将聚类中心放在数据框中,并以样本类别作为索引。但是,这段代码被注释掉了,因此不会被执行。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)