Pandas — один из самых популярных инструментов, используемых сегодня учеными для анализа табличных данных. Для работы с табличным содержимым он предлагает более быстрый и эффективный API. Всякий раз, когда мы просматриваем фреймы данных во время анализа, Pandas автоматически устанавливает для различных режимов отображения значения по умолчанию. Эти параметры отображения включают в себя количество отображаемых строк и столбцов, точность значений с плавающей запятой в каждом фрейме данных, размеры столбцов и т. д. В зависимости от требований нам иногда может потребоваться изменить эти значения по умолчанию. У панд есть множество подходов к изменению поведения по умолчанию. Использование атрибута «options» панд позволило нам изменить это поведение.
Панды отображают максимальное количество строк
Всякий раз, когда вы пытаетесь напечатать огромный фрейм данных, который содержит больше строк и столбцов, чем предопределенный порог, выходные данные будут обрезаны. Чтобы отобразить все строки в DataFrame, вы узнаете, как изменить параметры отображения Pandas в этом руководстве. Pandas по умолчанию накладывает ограничение на количество отображаемых столбцов и строк. Хотя это может быть полезно для чтения контента, это часто вызывает разочарование, если информация, которую вам нужно просмотреть, не отображается. Здесь мы будем использовать приведенные ниже методы с их синтаксисом для отображения всех столбцов фрейма данных.
нанизывать()
set_option()
option_context()
Мы изучим использование всех этих методов с практической реализацией для отображения максимального количества строк в предоставленном фрейме данных.
Пример № 1: Использование метода Pandas to_string()
Эта демонстрация научит нас отображать максимальное количество строк в фрейме данных на терминале с помощью метода pandas «to_string ()».
Для компиляции и выполнения примеров программ мы выбрали инструмент «Spyder». В этом руководстве мы будем использовать этот инструмент для выполнения всех наших примеров. Мы запустили инструмент «Spyder», чтобы начать писать скрипт на Python. Начиная с кода, нам сначала нужно загрузить необходимые библиотеки в наш файл python, чтобы нам было разрешено использовать его функции. Библиотека модулей, которая нам нужна, — это «Pandas». Итак, мы импортировали его в наш файл Python и присвоили ему псевдоним «pd».
Поскольку основной операцией этой статьи является отображение максимального количества строк фрейма данных, нам сначала нужен фрейм данных. Теперь вам решать, предпочитаете ли вы создать фрейм данных или импортировать файл CSV. Мы импортировали образец файла CSV. Для чтения CSV-файла в программу Python мы использовали функцию pandas «pd.read_csv()». В скобках этой функции мы указали файл CSV, который мы хотим прочитать на дисплее, который называется «industry.csv». Мы создали переменную «df» для хранения вывода, полученного при чтении предоставленного CSV-файла. Затем мы вызвали метод «print ()» для отображения фрейма данных.
Когда мы запускаем эту программу на Python, выбрав опцию «Запустить файл», на консоли отображается кадр данных. Вы можете заметить, что в приведенном ниже результате 43 строки, но отображаются только десять. Это связано с тем, что значение по умолчанию в библиотеке Pandas составляет всего 10 строк.
Мы будем использовать метод pandas «to_string», чтобы отобразить здесь все строки. Самый простой способ показать максимальное количество строк из фрейма данных — использовать этот метод. Однако, поскольку он превращает полный фрейм данных в одну строку, его не рекомендуется использовать для очень больших наборов данных (в миллионах). Тем не менее, это эффективно работает для наборов данных длиной в тысячи.
Мы следовали приведенному выше синтаксису для функции «to_string()». Мы просто вызвали метод «to_string()» с именем нашего фрейма данных. Затем мы поместили этот метод в функцию «print()», чтобы отображать его при вызове.
Выходной снимок показывает нам кадр данных со всеми строками, отображаемыми на терминале.
Пример № 2: Использование метода set_option Pandas
Второй метод, который мы будем практиковать в этом руководстве, — это pandas «set_option ()» для отображения максимального количества строк предоставленного фрейма данных.
В файле python мы импортировали библиотеку pandas для доступа к вышеупомянутой функции. Мы использовали pandas «pd.read_csv()» для чтения предоставленного CSV-файла. Мы вызвали функцию «pd.read_CSV()» с именем CSV-файла, который мы хотим использовать, в скобках, который называется «Sampledata.csv». При импорте файла CSV помните о текущем рабочем каталоге программы Python. Ваш файл CSV должен быть помещен в тот же каталог; в противном случае вы получите сообщение об ошибке «файл не найден». Мы создали переменную «sample» для хранения фрейма данных из CSV-файла. Мы вызвали метод «print()», чтобы показать этот кадр данных.
Здесь у нас есть вывод, в котором отображаются только десять строк. Максимальное указанное количество строк равно 99. Все остальные строки между первыми 5 и последними пятью строками усекаются.
Чтобы отобразить максимальное количество строк, равное 99 для этого фрейма данных, мы будем использовать функцию «set_option ()» модуля pandas. Панды поставляются с операционной системой, которая позволяет изменять поведение и отображение. Этот метод позволяет настроить отображение на отображение полного фрейма данных, а не усеченного. Панды предоставляют функцию «set_ option ()» для отображения всех строк фрейма данных.
Мы вызвали «pd.set_option()». Эта функция имеет параметры «display.max_rows». «display.max_rows» указывает максимальное количество строк, которые будут отображаться при отображении фрейма данных. Значение «max_rows» по умолчанию установлено на 10. Если выбрано «Нет», это означает все строки во фрейме данных. Поскольку мы хотим отобразить все строки, мы устанавливаем значение «Нет». Наконец, мы использовали функцию «print ()» для отображения фрейма данных с максимальным количеством строк.
Это дает результат, представленный на снимке ниже.
Пример № 3: Использование метода Pandas option_context()
Последний метод, который мы здесь обсуждаем, — это «option_context()» для отображения всех строк фрейма данных. Для этого мы импортировали пакет pandas в файл python и начали писать код. Мы использовали функцию «pd.read_csv()» для чтения указанного нами CSV-файла. Мы создали переменную «dalta» для хранения фрейма данных из указанного CSV-файла. Затем мы просто распечатали кадр данных с помощью метода «print ()».
Результат, который мы получили от выполнения приведенного выше кода, показывает нам кадр данных с усеченными строками.
Теперь мы применим pandas «pd.option_context ()» к этому фрейму данных. Эта функция идентична «set_option()». Единственная разница между этими двумя подходами заключается в том, что «set_option()» постоянно изменяет настройки, тогда как «option _context()» просто изменяет их внутри своей области. Этот метод также принимает строки display.max в качестве параметра, для которого мы устанавливаем значение «Нет», чтобы отобразить все строки фрейма данных. После вызова этой функции мы просто отобразили ее с помощью метода «print()».
Здесь мы можем просмотреть полный фрейм данных с максимальным количеством строк, равным 2747.
Вывод
В этой статье основное внимание уделяется параметрам отображения панд. Иногда нам может понадобиться просмотреть полный кадр данных на терминале. Панды дают нам множество вариантов для этой цели. В этом руководстве мы использовали три из этих стратегий. Первый пример был основан на использовании метода to_string(). Наш второй экземпляр учит нас реализовывать «set_option()», а последний пример выполняет метод «option_context()». Все эти методы демонстрируются, чтобы познакомить вас с альтернативными способами, которые панды предоставляют нам для достижения требуемого результата.