导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关Python查看数据多少列的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
怎样用 Python 进行数据分析？
做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析。
python怎么显示2020-2022的所有数据
python显示2020-2022数据所有行列
:import pandas as pd
pd.set_option(‘display.max_rows’, None) # 展示2020-2022所有行
pd.set_option(‘display.max_columns’, None) # 展示2020-2022所有列即可
python判断数据框有几行几列
启动ipython
notebook，加载pylab环境：
ipython
notebook
--pylab=inline
pandas提供了io工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了。
import
pandas
as
pd
reader
=
pd.read_csv(\'dat
python numpy 求矩阵有多少列
想知道矩阵A的行数和列数用np.size()函数
np.size(A,0)为矩阵A的行数
np.size(A,1)为矩阵A的列数
（x,y）=np.shape(A)分别求矩阵的行和列
python数据分析-科学计数法
用python进行数据分析时，查看数据，经常发生数据被自动显示成科学记数法的模式，或者多行多列数据只显示前后几行几列，中间都是省略号的情形。
import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
suppress=True 取消科学记数法
threshold=np.nan 完整输出（没有省略号）
display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]
详细介绍文档： pd.set_option
可以在pd.set_option设置display.float_format参数来以政策小数显示，比如下面设置显示到小数点后3位
pd.set_option(\'display.float_format\', lambda x: \'%.3f\' % x)
set_option中还有其它一些控制设置，包括默认显示列数，行数等等
pd.set_option(\'display.max_columns\',5, \'display.max_rows\', 100)
import pandas as pdpd.set_option(\'display.max_columns\', 10000, \'display.max_rows\', 10000)
display.max_columns 显示最大列数
display.max_rows 显示最大行数
1、pd.set_option(‘expand_frame_repr’, False)
True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行
2、pd.set_option(‘display.max_rows’, 10)
pd.set_option(‘display.max_columns’, 10)
显示的最大行数和列数，如果超额就显示省略号，这个指的是多少个dataFrame的列。如果比较多又不允许换行，就会显得很乱。
3、pd.set_option(‘precision’, 5)
显示小数点后的位数
4、pd.set_option(‘large_repr’, A)
truncate表示截断，info表示查看信息，一般选truncate
5、pd.set_option(‘max_colwidth’, 5)
列长度
6、pd.set_option(‘chop_threshold’, 0.5)
绝对值小于0.5的显示0.0
7、pd.set_option(‘colheader_justify’, ‘left’)
显示居中还是左边，
8、pd.set_option(‘display.width’, 200)
横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.
np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)
参数：
precision 设置浮点数的精度 （默认值：8）
threshold 设置显示的数目（超出部分省略号显示， np.nan是完全输出，默认值：1000）
edgeitems 设置显示前几个，后几个 （默认值：3）
suppress 设置是否科学记数法显示 （默认值：False）
示例如下：
import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr=\'nan\', infstr=\'inf\')print(\"precision=4, 浮点数精确小数点后4位: \", np.array([1.23446789]))print(\"threshold=8, edgeitems=4, 显示8个，前4后4: \", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={\'all\': lambda x :\'int:\'+str(-x)})print(\"formatter, 格式化输出: \", np.arange(5))
输出如下：
[图片上传失败...(image-15f596-1587702700460)]
注意：precision自动四舍五入
详细介绍文档: np.set_printoptions
pd.set_option
pd.set_option(pat, value)
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于Python查看数据多少列的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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