pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐；对此，我们只要修改下pandas显示的默认设置即可，将两项设置都设为True即可，具体如下：
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐；对此，我们只要修改下pandas显示的默认设置即可，将两项设置都设为True即可，具体如下：pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)...
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Pandas
可以根据索引实现数据自动
对齐
，索引不重合的部分被置为NaN
df1 = pd.
DataFrame
(np.random.randint(low=1, high=10, size=(3,4)), columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.
DataFrame
(np.random.randint(low=1, high=10, size=(4,5)), columns=['a','b',
#实现中文字符
对齐
的方法
def aligns(string,length=20):
difference = length - len(string) # 计算限定长度为20时需要补齐多少个空格
if difference == 0: # 若差值为0则不需要补
return string
elif difference &
import
pandas
as pd
#这两个参数的默认设置都是False
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian...
最近做课设的时候遇到一个特别头疼的问题，在将ndarray转换为
dataframe
时，指定的
列名
就是对应不起来（如下图），四处询问，查看
pandas
源码均无果。
解决方法：一次偶然的尝试我发现错误原因，
Dataframe
创建时指定
列名
columns应该是数组形式而不是字典形式，也就是说应该用“[]”而不是“{}”。
因为一个小马虎耽误了这么长时间(\捂脸)。发此文记录下自己的马虎经历，也给读者们作反面教材。
x=torch.randn(5,3)
x=torch.zeros(4,3,dtype=torch.long)
x=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.long)
。。。。。
当torch中只有一个元素的时候。可以使用item方法获取torch中的数值。x=tor...
