pandas 0.23 - pandas.set_option()

pandas.set_option




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pandas.set_option

pandas.set_option(pat, value) = <pandas.core.config.CallableDynamicDoc object>

निर्दिष्ट विकल्प का मूल्य निर्धारित करता है।

उपलब्ध विकल्प:

  • संगणना। [use_bottleneck, use_numexpr]
  • प्रदर्शन। [chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst, date_yearfirst, एन्कोडिंग, Expand_frame_repr, float_format]
  • display.html। [बॉर्डर, टेबल_केम, यूज़_मैथजैक्स]
  • प्रदर्शन। [large_repr]
  • display.latex। [बच, दीर्घायु, बहुरंगी, बहुरंगी_रूप, बहु, पुन:]
  • प्रदर्शन। [max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_parsese, नोटबुक_repr_html, pprint_nest_depth, परिशुद्धता, show_dimience)
  • display.unicode। [अस्पष्ट_स_विदेशी, पूर्व_आशियान_आवेश]
  • प्रदर्शन। [चौड़ाई]
  • एचटीएमएल। [सीमा]
  • io.excel.xls। [लेखक]
  • io.excel.xlsm। [लेखक]
  • io.excel.xlsx। [लेखक]
  • io.hdf। [default_format, dropna_table]
  • io.parquet। [इंजन]
  • मोड। [chained_assignment, sim_interactive, use_inf_as_na, use_inf_as_ull]
  • plotting.matplotlib। [register_converters]
पैरामीटर:

पैट : str

Regexp जो एक एकल विकल्प से मेल खाना चाहिए। नोट: आंशिक मिलान सुविधा के लिए समर्थित हैं, लेकिन जब तक आप पूर्ण विकल्प नाम (जैसे किxyzoption_name) का उपयोग नहीं करते हैं, यदि समान नाम वाले नए विकल्प पेश किए जाते हैं तो आपका कोड भविष्य के संस्करणों में टूट सकता है।

मूल्य:

विकल्प का नया मूल्य।

यह दिखाता है:
कोई नहीं
जन्म देती है:
OptionError यदि ऐसा कोई विकल्प मौजूद नहीं है

टिप्पणियाँ

इसके विवरण के साथ उपलब्ध विकल्प:

compute.use_bottleneck : bool
यदि यह स्थापित है तो तेजी लाने के लिए टोंटी लाइब्रेरी का उपयोग करें, डिफ़ॉल्ट सही मान्य मान है: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: सत्य] [वर्तमान: सही]
compute.use_numexpr : bool
संकलित करने के लिए संकलित लाइब्रेरी का उपयोग करें यदि यह स्थापित है, तो डिफ़ॉल्ट सही मान्य मान है: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: सत्य] [वर्तमान: सही]
display.chop_threshold : float or None
यदि फ्लोट मान पर सेट किया जाता है, तो सभी फ्लोट मान छोटे हो जाते हैं, तो दी गई सीमा को रीप्रिट और दोस्तों द्वारा बिल्कुल 0 के रूप में प्रदर्शित किया जाएगा। [डिफ़ॉल्ट: कोई नहीं] [वर्तमान में: कोई नहीं]
display.colheader_justify : 'left'/'right'
कॉलम हेडर के औचित्य को नियंत्रित करता है। DataFrameFormatter द्वारा उपयोग किया जाता है। [डिफ़ॉल्ट: सही] [वर्तमान: सही]
display.column_space कोई विवरण उपलब्ध नहीं है।
[डिफ़ॉल्ट: १२] [वर्तमान में: १२]
display.date_dayfirst : boolean
जब सही, प्रिंट और पर्स पहले दिन के साथ मिलते हैं, उदाहरण के लिए 20/01/2005 [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
display.date_yearfirst : boolean
जब वर्ष के साथ सच, प्रिंट और पर्स पहली तारीख, उदाहरण के लिए 2005/01/20 [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
display.encoding : str/unicode
कंसोल की पहचान की गई एन्कोडिंग के लिए डिफ़ॉल्ट। To_string द्वारा दिए गए स्ट्रिंग्स के लिए उपयोग किए जाने वाले एन्कोडिंग को निर्दिष्ट करता है, ये आम तौर पर स्ट्रिंग्स को कंसोल पर प्रदर्शित करने के लिए होते हैं। [डिफ़ॉल्ट: UTF-8] [वर्तमान में: UTF-F]
display.expand_frame_repr : boolean
चाहे पूरे DataFrame repr को कई लाइनों में विस्तृत DataFrames के लिए प्रिंट करना हो, max_columns भी max_columns का सम्मान किया जाता है, लेकिन अगर आउटपुट चौड़ाई से अधिक है तो आउटपुट कई “पेज” पर रैप-अराउंड करेगा। [डिफ़ॉल्ट: सच] [वर्तमान में: सच]
display.float_format : callable
कॉल करने योग्य को एक अस्थायी बिंदु संख्या स्वीकार करना चाहिए और संख्या के वांछित प्रारूप के साथ एक स्ट्रिंग वापस करना चाहिए। यह कुछ स्थानों जैसे SeriesFormatter में उपयोग किया जाता है। एक उदाहरण के लिए format.format.EngFormatter देखें। [डिफ़ॉल्ट: कोई नहीं] [वर्तमान में: कोई नहीं]
display.html.border : int
DataFrame HTML repr के लिए एक border=value विशेषता <table> टैग में डाली गई है। [डिफ़ॉल्ट: १] [वर्तमान में: १]
display.html.table_schema : boolean
चाहे फ्रंट टेबल के लिए टेबल स्कीमा प्रतिनिधित्व प्रकाशित करना है जो इसका समर्थन करते हैं। (डिफ़ॉल्ट: गलत) [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
display.html.use_mathjax : boolean
जब सही है, Jupyter नोटबुक MathJax का उपयोग करके तालिका सामग्री को संसाधित करेगा, डॉलर के प्रतीक द्वारा संलग्न गणितीय अभिव्यक्तियों का प्रतिपादन करेगा। (डिफ़ॉल्ट: सत्य) [डिफ़ॉल्ट: सच] [वर्तमान: सच]
display.large_repr : 'truncate'/'info'
DataFrames के लिए max_rows / max_cols से अधिक, repr (और HTML repr) एक छोटी तालिका (0.13 से डिफ़ॉल्ट) दिखा सकता है, या df.info () (पांडा के पूर्व संस्करणों में व्यवहार) से दृश्य पर स्विच कर सकता है। [डिफ़ॉल्ट: truncate] [वर्तमान: truncate]
display.latex.escape : bool
यह निर्दिष्ट करता है कि किसी डेटाफ़्रेम का उपयोग to_latex विधि विशेष वर्णों से बच जाती है। मान्य मूल्य: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: सच्चा] [वर्तमान: सही]
display.latex.longtable: बूल
यह निर्दिष्ट करता है कि किसी डेटाफ़्रेम की to_latex विधि longtable प्रारूप का उपयोग करती है। मान्य मूल्य: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान: गलत]
display.latex.multicolumn : bool
यह निर्दिष्ट करता है कि यदि डेटाफ्रेम की to_latex विधि मल्टी-कॉलम को सुंदर-प्रिंट वाले मल्टीएंडएक्स कॉलम का उपयोग करती है। मान्य मूल्य: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: सच्चा] [वर्तमान: सही]
display.latex.multicolumn_format : bool
यह निर्दिष्ट करता है कि यदि डेटाफ्रेम की to_latex विधि मल्टी-कॉलम को सुंदर-प्रिंट वाले मल्टीएंडएक्स कॉलम का उपयोग करती है। मान्य मूल्य: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: l] [वर्तमान में: l]
display.latex.multirow : bool
यह निर्दिष्ट करता है कि यदि डेटाफ्रेम की to_latex विधि मल्टीरो का उपयोग मल्टी-प्रिंटेक्स पंक्तियों को प्रिंट करने के लिए करती है। मान्य मूल्य: गलत, सही [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान: गलत]
display.latex.repr : boolean
जूपटर वातावरण के लिए एक लेटेक्स डेटाफ्रेम प्रतिनिधित्व का उत्पादन करना है या नहीं जो इसका समर्थन करते हैं। (डिफ़ॉल्ट: गलत) [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
display.max_categories : int
यह श्रेणियों की अधिकतम संख्या को निर्धारित करता है जब Categorical या श्रेणीबद्ध "श्रेणी" का प्रिंट आउट करना चाहिए। [डिफ़ॉल्ट: 8] [वर्तमान में: []
display.max_columns : int

यदि max_cols पार हो गया है, तो दृश्य को छोटा करें पर स्विच करें। large_repr आधार पर, वस्तुओं को केन्द्र में काट दिया जाता है या सारांश दृश्य के रूप में मुद्रित किया जाता है। 'कोई नहीं' का अर्थ असीमित है।

अगर अजगर / IPython टर्मिनल में चल रहा है और large_repr ' large_repr ' के बराबर है तो इसे 0 पर सेट किया जा सकता है और पांडा टर्मिनल की चौड़ाई का पता लगाएगा और स्क्रीन की चौड़ाई के अनुसार एक छंटनी वाली वस्तु को प्रिंट करेगा। IPython नोटबुक, IPython qtconsole, या IDLE एक टर्मिनल में नहीं चलते हैं और इसलिए यह सही ऑटो-डिटेक्शन करना संभव नहीं है। [डिफ़ॉल्ट: 0] [वर्तमान में: ०]

display.max_colwidth : int
पंडों की डेटा संरचना की पुनरावृत्ति में एक स्तंभ के पात्रों में अधिकतम चौड़ाई। जब स्तंभ ओवरफ्लो हो जाता है, तो एक "..." प्लेसहोल्डर आउटपुट में एम्बेडेड होता है। [डिफ़ॉल्ट: 50] [वर्तमान में: ५०]
display.max_info_columns : int
प्रति कॉलम जानकारी मुद्रित होगी या नहीं, यह तय करने के लिए DataFrame.info पद्धति में max_info_columns का उपयोग किया जाता है। [डिफ़ॉल्ट: १००] [वर्तमान में: १००]
display.max_info_rows : int or None
df.info () आमतौर पर प्रत्येक कॉलम के लिए नल-गणना दिखाएगा। बड़े फ्रेम के लिए यह काफी धीमा हो सकता है। max_info_rows और max_info_cols इस शून्य जांच को केवल निर्दिष्ट से छोटे आयामों के साथ फ्रेम तक सीमित करते हैं। [डिफ़ॉल्ट: 1690785] [वर्तमान में: 1690785]
display.max_rows : int

यदि max_rows को पार कर लिया गया है, तो दृश्य को छोटा करने के लिए स्विच करें। large_repr आधार पर, वस्तुओं को केन्द्र में काट दिया जाता है या सारांश दृश्य के रूप में मुद्रित किया जाता है। 'कोई नहीं' का अर्थ असीमित है।

यदि अजगर / IPython टर्मिनल में चल रहा है और large_repr समान ' large_repr ' के बराबर है, तो इसे 0 पर सेट किया जा सकता है और पांडा टर्मिनल की ऊंचाई का पता लगाएगा और स्क्रीन की ऊंचाई पर फिट होने वाली एक छोटी वस्तु को प्रिंट करेगा। IPython नोटबुक, IPython qtconsole, या IDLE एक टर्मिनल में नहीं चलते हैं और इसलिए यह सही ऑटो-डिटेक्शन करना संभव नहीं है। [डिफ़ॉल्ट: 60] [वर्तमान में: १५]

display.max_seq_items : int or None

जब सुंदर-लंबा अनुक्रम होता है, तो अधिक नहीं तो max_seq_items मुद्रित किया जाएगा। यदि आइटम छोड़ दिए जाते हैं, तो उन्हें परिणामी स्ट्रिंग के लिए "..." के अतिरिक्त द्वारा चिह्नित किया जाएगा।

यदि कोई नहीं पर सेट किया जाता है, तो मुद्रित की जाने वाली वस्तुओं की संख्या असीमित है। [डिफ़ॉल्ट: १००] [वर्तमान में: १००]

display.memory_usage : bool, string or None
यह निर्दिष्ट करता है कि जब df.info () को कहा जाता है, तो DataFrame का मेमोरी उपयोग प्रदर्शित किया जाना चाहिए। मान्य मूल्य सत्य, असत्य, 'गहन' [डिफ़ॉल्ट: सत्य] [वर्तमान: सत्य]
display.multi_sparse : boolean
"स्पार्सिफाई" मल्टीइन्डेक्स प्रदर्शन (समूहों के भीतर बाहरी स्तरों में बार-बार तत्वों को प्रदर्शित न करें) [डिफ़ॉल्ट: सही] [वर्तमान: सही]
display.notebook_repr_html : boolean
जब सही, IPython नोटबुक पंडों की वस्तुओं के लिए html प्रतिनिधित्व का उपयोग करेगा (यदि यह उपलब्ध है)। [डिफ़ॉल्ट: सच] [वर्तमान में: सच]
display.pprint_nest_depth : int
जब सुंदर-मुद्रण [डिफ़ॉल्ट: 3] [वर्तमान में: 3] प्रक्रिया के लिए नेस्टेड स्तर की संख्या को नियंत्रित करता है
display.precision : int
फ्लोटिंग पॉइंट आउटपुट प्रिसिजन (महत्वपूर्ण अंकों की संख्या)। यह केवल एक सुझाव है [डिफ़ॉल्ट: 6] [वर्तमान में: 6]
display.show_dimensions : boolean or 'truncate'
क्या DataFrame repr के अंत में आयाम प्रिंट करना है। यदि If ट्रंकट ’निर्दिष्ट है, तो केवल आयामों को प्रिंट करें यदि फ्रेम छोटा है (जैसे सभी पंक्तियों और / या स्तंभों को प्रदर्शित न करें) [डिफ़ॉल्ट: ट्रंकट] [वर्तमान: ट्रंकट]
display.unicode.ambiguous_as_wide : boolean
प्रदर्शन पाठ की चौड़ाई की गणना करने के लिए यूनिकोड पूर्व एशियाई चौड़ाई का उपयोग करना है या नहीं। इसे सक्षम करने से प्रदर्शन प्रभावित हो सकता है (डिफ़ॉल्ट: गलत) [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
display.unicode.east_asian_width : boolean
प्रदर्शन पाठ की चौड़ाई की गणना करने के लिए यूनिकोड पूर्व एशियाई चौड़ाई का उपयोग करना है या नहीं। इसे सक्षम करने से प्रदर्शन प्रभावित हो सकता है (डिफ़ॉल्ट: गलत) [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
display.width : int
वर्णों में प्रदर्शन की चौड़ाई। यदि अजगर / IPython टर्मिनल में चल रहा है तो यह किसी के लिए भी निर्धारित नहीं किया जा सकता है और पांडा सही ढंग से चौड़ाई का पता लगाएगा। ध्यान दें कि IPython नोटबुक, IPython qtconsole, या IDLE एक टर्मिनल में नहीं चलते हैं और इसलिए चौड़ाई का सही ढंग से पता लगाना संभव नहीं है। [डिफ़ॉल्ट: 80] [वर्तमान में: 80]
html.border : int
DataFrame HTML repr के लिए एक border=value विशेषता <table> टैग में डाली गई है। [डिफ़ॉल्ट: १] [वर्तमान में: १] (पदावनत, इसके बजाय display.html.border उपयोग करें।)
io.excel.xls.writer : string
'एक्सेल' फ़ाइलों के लिए डिफ़ॉल्ट एक्सेल लेखक इंजन। उपलब्ध विकल्प: ऑटो, xlwt। [डिफ़ॉल्ट: ऑटो] [वर्तमान में: ऑटो]
io.excel.xlsm.writer : string
'एक्सेल' फ़ाइलों के लिए डिफ़ॉल्ट एक्सेल लेखक इंजन। उपलब्ध विकल्प: ऑटो, Openpyxl। [डिफ़ॉल्ट: ऑटो] [वर्तमान में: ऑटो]
io.excel.xlsx.writer : string
'Xlsx' फ़ाइलों के लिए डिफ़ॉल्ट एक्सेल लेखक इंजन। उपलब्ध विकल्प: ऑटो, Openpyxl, xlsxwriter। [डिफ़ॉल्ट: ऑटो] [वर्तमान में: ऑटो]
io.hdf.default_format : format
डिफ़ॉल्ट प्रारूप लेखन प्रारूप, यदि कोई नहीं है, तो 'तय' के लिए डिफ़ॉल्ट होगा और एपेंड 'तालिका' के लिए डिफ़ॉल्ट होगा [डिफ़ॉल्ट: कोई नहीं] [वर्तमान: कोई नहीं]
io.hdf.dropna_table : boolean
तालिका में संलग्न करते समय सभी नैन पंक्तियों को छोड़ें [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
io.parquet.engine : string
डिफ़ॉल्ट लकड़ी की छत पाठक / लेखक इंजन। उपलब्ध विकल्प: 'ऑटो', 'पायरो', 'फास्टपार्क', डिफ़ॉल्ट 'ऑटो' [डिफ़ॉल्ट: ऑटो] [वर्तमान में: ऑटो]
mode.chained_assignment : string
जंजीर असाइनमेंट का उपयोग करने की कोशिश करने पर कोई अपवाद, चेतावनी, या कोई कार्रवाई न करें, डिफ़ॉल्ट चेतावनी दी गई है [डिफ़ॉल्ट: चेतावनी] [वर्तमान: चेतावनी]
mode.sim_interactive : boolean
चाहे परीक्षण के प्रयोजनों के लिए इंटरैक्टिव मोड का अनुकरण करना है [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान में: गलत]
mode.use_inf_as_na : boolean
ट्रू का मतलब है कोई नहीं, NaN, INF, -INF को NA (पुराना तरीका) समझें, गलत का मतलब कोई नहीं और NaN शून्य हैं, लेकिन INF, -INF NA (नया तरीका) नहीं हैं। [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान: गलत]
mode.use_inf_as_null : boolean
use_inf_as_null हटा दिया गया था और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। इसके बजाय use_inf_as_na उपयोग करें। [डिफ़ॉल्ट: गलत] [वर्तमान: गलत] (अस्वीकृत, इसके बजाय mode.use_inf_as_na उपयोग करें।)
plotting.matplotlib.register_converters : bool
Matplotlib की इकाइयों रजिस्ट्री के साथ दिनांक, समय, डेटासेट और अवधि के लिए कन्वर्टर्स पंजीकृत करना है या नहीं। गलत तरीके से टॉगल करने से कन्वर्टर्स को हटा दिया जाएगा, जो किसी भी कन्वर्टर्स को बहाल कर देगा, जो पांडा ओवरवोट हो गया है। [डिफ़ॉल्ट: सच] [वर्तमान में: सच]