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
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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