pd.set_option('display.max_colwidth', None)用法示列

时间: 2024-04-30 15:20:05 浏览: 11
假设我们有一个名为df的DataFrame对象,其中有一个名为text的列,我们想要显示该列中的所有文本内容。我们可以使用pd.set_option('display.max_colwidth', None)来设置列宽度的最大值为无限制,从而确保所有文本都能够完整地显示出来。 示例代码如下: ``` import pandas as pd # 创建一个包含文本列的DataFrame对象 data = {'text': ['This is a short text.', 'This is a longer text that needs to be displayed completely.', 'This is another short text.']} df = pd.DataFrame(data) # 设置最大列宽度为无限制 pd.set_option('display.max_colwidth', None) # 显示文本列 print(df['text']) ``` 输出结果如下: ``` 0 This is a short text. 1 This is a longer text that needs to be displayed completely. 2 This is another short text. Name: text, dtype: object ``` 可以看到,第二行文本完整地显示出来了,没有被截断。

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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

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