【每天几分钟，从零入门python编程的世界！】
我们平常工作中处理数据、做一些统计之类的事情，一般都是使用Excel，尤其是财务等岗位的人员，使用Excel非常方便，输入什么数据就显示什么数据，所见即所得。但是Excel的缺点就是，它能够处理的数据是很有限的，如果里面的数据很多，就会非常非常慢，如果用它去计算大量的数据，那更是会令人崩溃。
但是用Python的pandas去做科学计算以及数据处理是非常快速的。我们可以把pandas想象成一个对Excel表格进行精准数据处理的更高级的工具，它是通过代码对里面的数据做精确的计算。比如说如果要拿到一个上市公司的财务报表进行分析，如果用Excel的话，你就会完全看不出哪里有数据缺失，但是用Python的pandas这些工具的话，就能够快速的进行数据的整理和计算，财务报表还是数据量相对比较小的，如果是更大的数据量，用Excel就会非常崩溃。
●对照Excel设置pandas
我们可以把Spyder中的IPython的console显示区域看做是一个Excel。
当数据量比较大的时候，在console区域就会把其中的某些列或者某些行的数据省略掉，用三个点...表示。我们为了让数据显示的更加全面，就对pandas做一些简单的设定。这样就可以知道这些数据整体是什么样的格式和排版，每一列代表什么东西，就会看的清楚一点，也方便对数据进行精准的控制。
设置pandas：
数据显示：
我们看到数据显示出来跟Excel还是比较相似的，都是通过每一行每一列进行显示。
代码说明：
pd.set_option('display.max_rows',100)
pd.set_option('display.max_columns',100)
这两行代码就是对pandas进行设置：设置显示的最大行为100，最大列数为100，当然你也可以自定义显示的行数和列数，不一定要用100。
比如说，当你行数设置最大显示1000时，如果数据不超过1000行，就不会有行数据被...代替，大家自己试试，感受一下。
关于pandas的设置很简单，只是为了方便我们看数据的整体格式。
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