前言
在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。
而pandas有着自己的一套参数设置系统，可以帮助我们在遇到不同的数据时灵活调节从而达到最好的效果，本文就将介绍pandas中常用的参数设置方面的知识。
1 设置DataFrame最大显示行数
pandas设置参数中的display.max_rows用于控制打印出的数据框的最大显示行数，我们使用pd.set_option()来有针对的设置参数，如下面的例子：
在修改display.max_rows的参数值之后，我们的数据框只会显示指定行数的数据，中间的部分都会以省略号的形式显示，当我们的数据框行数较多，可以加大这个参数以显示更多行数据。
2 设置DataFrame最大显示列数
类似display.max_rows，通过修改display.max_columns我们可以调节最大显示的数据框列数（默认是20列），这在我们的数据框字段较多又想全部查看的时候很有用：
3 设置每列的最大显示宽度
对于一些单元格内容长度较长的数据譬如长文本，在查看数据框时过长的部分会被简化为省略号，而通过修改display.max_colwidth参数我们可以在必要时，使得超长的部分也显示出来：
4 指定小于某个数的元素显示为0
通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下，指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0：
5 格式化浮点数
通过display.float_format参数我们可以设置浮点数的显示格式，譬如这里我们给浮点数加上￥前缀并设定保留两位小数：
6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限
针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息，譬如每一列对应的非缺失值个数。
但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。
这时我们可以通过设置display.max_info_rows参数来提高这个上限：
7 控制小数打印的精度
控制数据框中小数的显示精度除了上文提到的方法之外，还可以通过修改display.precision参数来控制，默认是6位小数：
8 临时修改参数
有些时候我们只希望在某张表上进行设置参数的修改，不希望影响到之后的其他表的显示。
这时除了用pd.reset_option()对指定的参数进行复原之外，我们还可以利用with关键词配合pd.option_context以临时的方式将指定的参数作用在局部范围内：
总结
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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