python - 命令的工作(display.chop_threshold(0))

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我想知道 chop_threshold选项对 DataFrame的输出有何作用，以及为什么可能在现实情况下使用它。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,6))
pd.set_option('chop_threshold', 0)

        0       1       2       3       4       5
0 -0.1979  0.9657 -1.5229 -0.1166  0.2956 -1.0477
1  1.6406  1.9058  2.7721  0.0888 -1.1442 -0.6334
2  0.9254 -0.0064 -0.8204 -0.6009 -1.0393  0.8248
3 -0.8241 -0.3377 -0.9278 -0.8401  0.2485 -0.1093
4  0.4320 -0.4607  0.3365 -3.2076 -1.5359  0.4098
5 -0.6731 -0.7411 -0.1109 -2.6729  0.8645  0.0609

最佳答案

display.chop_threshold设置大熊猫在什么时候四舍五入为零
  它显示一系列DataFrame。此设置不会更改
  数字存储的精度。


因此，基本上，如果设置pd.set_option('chop_threshold', 0.5)，则显示时小于0.5或大于-0.5的任何内容都会四舍五入为零。

来自docs的示例：

In [75]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 6))

In [76]: pd.set_option('chop_threshold', 0)

In [77]: df
Out[77]: 
        0       1       2       3       4       5
0  1.2884  0.2946 -1.1658  0.8470 -0.6856  0.6091
1 -0.3040  0.6256 -0.0593  0.2497  1.1039 -1.0875
2  1.9980 -0.2445  0.1362  0.8863 -1.3507 -0.8863
3 -1.0133  1.9209 -0.3882 -2.3144  0.6655  0.4026
4  0.3996 -1.7660  0.8504  0.3881  0.9923  0.7441
5 -0.7398 -1.0549 -0.1796  0.6396  1.5850  1.9067

In [78]: pd.set_option('chop_threshold', .5)

In [79]: df
Out[79]: 
        0       1       2       3       4       5
0  1.2884  0.0000 -1.1658  0.8470 -0.6856  0.6091
1  0.0000  0.6256  0.0000  0.0000  1.1039 -1.0875
2  1.9980  0.0000  0.0000  0.8863 -1.3507 -0.8863
3 -1.0133  1.9209  0.0000 -2.3144  0.6655  0.0000
4  0.0000 -1.7660  0.8504  0.0000  0.9923  0.7441
5 -0.7398 -1.0549  0.0000  0.6396  1.5850  1.9067

关于python - 命令的工作(display.chop_threshold(0))，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58420455/

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Answer 1

display.chop_threshold设置大熊猫在什么时候四舍五入为零
  它显示一系列DataFrame。此设置不会更改
  数字存储的精度。


因此，基本上，如果设置pd.set_option('chop_threshold', 0.5)，则显示时小于0.5或大于-0.5的任何内容都会四舍五入为零。

来自docs的示例：

In [75]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 6))

In [76]: pd.set_option('chop_threshold', 0)

In [77]: df
Out[77]: 
        0       1       2       3       4       5
0  1.2884  0.2946 -1.1658  0.8470 -0.6856  0.6091
1 -0.3040  0.6256 -0.0593  0.2497  1.1039 -1.0875
2  1.9980 -0.2445  0.1362  0.8863 -1.3507 -0.8863
3 -1.0133  1.9209 -0.3882 -2.3144  0.6655  0.4026
4  0.3996 -1.7660  0.8504  0.3881  0.9923  0.7441
5 -0.7398 -1.0549 -0.1796  0.6396  1.5850  1.9067

In [78]: pd.set_option('chop_threshold', .5)

In [79]: df
Out[79]: 
        0       1       2       3       4       5
0  1.2884  0.0000 -1.1658  0.8470 -0.6856  0.6091
1  0.0000  0.6256  0.0000  0.0000  1.1039 -1.0875
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5 -0.7398 -1.0549  0.0000  0.6396  1.5850  1.9067