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목차

1. Pandas 옵션설정
 1-1. 옵션목록 확인
 1-2. 옵션적용

2. 유용한 환경설정 
 2-1. 컬럼(columns)
 2-2. 행(rows) 
 2-3. 숫자 표기

 

 

 

1. Pandas 옵션설정

 

1-1. 옵션목록 확인

import pandas as pd

pd.describe_option()

 

 

공식문서

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/options.html

 

Options and settings — pandas 1.4.1 documentation

The default Excel writer engine for ‘xls’ files. Deprecated since version 1.2.0: As xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. Since this is the only engine in pandas that supports writing to .x

pandas.pydata.org

 

 

1-2. 옵션적용

 

사용방법

pd.set_option('옵션명', 적용값)

적용예시

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

 

 

 

2. 유용한 환경설정 

 

예제파일 불러오기

sample.xlsx
0.76MB

df = pd.read_excel('sample.xlsx', engine="openpyxl")
df

 

2-1. 컬럼(columns)

2-1-1. 출력할 컬럼의 길이 지정

# 출력할 컬럼의 길이 지정 (None=최대)
pd.set_option('display.max_colwidth', None)
df

 

2-1-2. 데이터프레임에 출력할 컬럼갯수 설정 (None = 최대)

# 데이터프레임에 출력할 컬럼갯수 설정 (None = 최대)
pd.set_option('max_columns', 10)
df

pd.set_option('max_columns', None)
df

 

2-1-3. 옵션리셋(열)

# 옵션리셋(열)
pd.reset_option('max_columns')
df

 

2-1-4. columns 리스트 전부출력하기

# Columns 리스트 전부출력하기 (before)
df.columns

# Columns 리스트 전부출력하기 (after)
pd.set_option('display.max_seq_item', None)
df.columns

 

2-2. 행(rows)

2-2-1. 데이터프레임에 출력할 행(row) 갯수설정

# 데이터프레임에 출력할 행(row) 갯수설정 (None=최대)
pd.set_option('max_rows', 5)
df

pd.set_option('max_rows', None)
df

 

2-2-2. 옵션리셋(행)

# 옵션리셋(행)
pd.reset_option('max_rows')
df

 

2-3. 숫자표기

2-3-1. 데이터프레임 만들기

import pandas as pd
import numpy as np

df2 = pd.DataFrame()
df2['a'] = np.random.rand(5)
df2

 

2-3-2. 소숫점 자리수 포맷팅

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
df2

 

2-3-3. 과학적 표기법(Scientific notation). 승수를 통한 포맷팅 

e는 10승수를 뜻한다.
e+01은 곱하기 10, e+02는 곱하기 100, ...,  e-01은 나누기 10, e-02는 나누기 100을 뜻한다.  

# 과학적 표기법(Scientific notation). 승수를 통한 포맷팅 

pd.set_option('display.float_format', '{:.2e}'.format)
df2

 

2-3-4. 숫자표기 리셋

pd.set_option('display.float_format', None)
df2

 

 

 


 

 

 

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