Pandas教程12：常用的pd.set_option方法，显示所有行和列+不换行显示等等...

---------------pandas数据分析集合---------------
Python教程71：学习Pandas中一维数组Series
Python教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理
Pandas数据化分析，DataFrame行列索引数据的选取，增加，修改和删除操作
Pandas教程05：DataFrame数据常用属性和方法汇总
Pandas教程06：DataFrame.merge数据的合并处理
Pandas教程07：DataFrame数据的算术运算+逻辑运算+describe()方法+统计函数+自定义函数运算
Pandas教程08：教你DataFrame数据的条件筛选——精选篇
Pandas教程09：使用date_range函数，创建时间序列数据
Pandas教程10：DataFrame数据可视化绘制折线图、柱状图、散点图、饼形图
Pandas教程11：关于pd.DataFrame.shift(1)数据下移的示例用法

1.常用的pd.set_option方法：主要用于设置DataFrame的显示输出。在读取到Excel文件或csv文件后，往往会出现数据显示不全(如图)等问题，有时候会影响我们对数据的判断。使用这个函数后，能够帮助我们更好的显示数据，帮助我们更快的认识数据，能够节省不少时间。

# @Author : 小红牛
# 微信公众号：WdPython
import pandas as pd

# 1.显示行列数  
# pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', 5)  # 最多显示5列

# pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', 10)  # 最多显示10行


# 2.设置显示数值的精度，如保留两位小数
pd.set_option('display.precision', 2)
# pd.options.display.precision = 2

# 3.数字格式化显示
# 如将1.880128e+08转换成188,012,757.18395028全部显示
pd.set_option('display.float_format', '{:,}'.format)

# 设置数字精度，保留几位小数
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format)
# 带百分号格式化显示
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format)

#4.True表示列可以换行显示。设置成False的时候不允许换行显示
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

# 5.改变字段的宽度，默认50字符。有的值字符过长就会显示省略号。
pd.set_option('display.max_colwidth', 200)