Pandos yra viena iš populiariausių įrankių, kuriuos šiandien duomenų mokslininkai naudoja analizuodami lentelių duomenis. Norėdami susidoroti su lentelės turiniu, ji siūlo greitesnę ir efektyvesnę API. Kai analizės metu peržiūrime duomenų rėmelius, Pandas automatiškai nustato įvairias rodymo funkcijas į numatytąsias reikšmes. Šios rodymo funkcijos apima eilučių ir stulpelių skaičių, slankiojimų kiekviename duomenų rėmelyje tikslumą, stulpelių dydžius ir kt. Atsižvelgiant į reikalavimus, kartais gali tekti pakeisti šiuos numatytuosius nustatymus. Pandos turi įvairių būdų, kaip pakeisti numatytąjį elgesį. Pandų „parinkčių“ atributo panaudojimas leido mums pakeisti šį elgesį.
Pandos Rodyti maksimalias eilutes
Kai bandote spausdinti didžiulį duomenų rėmelį, kuriame yra daugiau eilučių ir stulpelių nei nustatyta iš anksto nustatyta riba, išvestis bus apkarpyta. Norėdami rodyti visas DataFrame eilutes, šiame vadove sužinosite, kaip keisti Pandas rodymo parinktis. Pagal numatytuosius nustatymus Pandos apriboja rodomų stulpelių ir eilučių skaičių. Nors tai gali būti naudinga skaitant turinį, dažnai sukelia nusivylimą, jei informacija, kurią reikia peržiūrėti, nerodoma. Čia mes naudosime toliau pateiktus metodus su jų sintaksė, kad būtų rodomi visi duomenų rėmelio stulpeliai.
to_string()
set_option()
option_context()
Išmoksime naudoti visus šiuos metodus praktiškai, kad pateiktame duomenų rėmelyje būtų rodomos didžiausios eilės.
1 pavyzdys: Pandos to_string() metodo naudojimas
Ši demonstracija išmokys mus rodyti maksimalias eilutes duomenų rėmelyje terminale, naudojant pandos „to_string()“ metodą.
Pavyzdinėms programoms sudaryti ir vykdyti pasirinkome „Spyder“ įrankį. Šiame vadove mes naudosime šį įrankį visiems mūsų pavyzdžiams vykdyti. Mes paleidome įrankį „Spyder“, kad pradėtume rašyti python scenarijų. Pradėdami nuo kodo, pirmiausia turime įkelti reikiamas bibliotekas į savo python failą, kad galėtume naudoti jo funkcijas. Čia mums reikalinga modulių biblioteka yra „Pandas“. Taigi, mes importavome jį į savo python failą ir pavadino jį 'pd'.
Kadangi pagrindinė šio straipsnio operacija yra rodyti didžiausią duomenų rėmelio eilučių skaičių, pirmiausia mums reikia duomenų rėmelio. Dabar jums priklauso, ar norite generuoti duomenų rėmelį, ar importuoti CSV failą. Importavome CSV failo pavyzdį. Norėdami nuskaityti CSV failą į python programą, panaudojome pandos funkciją „pd.read_csv()“. Tarp šios funkcijos skliaustų pateikėme CSV failą, kurį norime perskaityti ekrane, kuris yra „industry.csv“. Sukūrėme kintamąjį „df“, kad išsaugotume išvestį, sugeneruotą perskaičius pateiktą CSV failą. Tada mes panaudojome „print ()“ metodą, kad būtų rodomas duomenų rėmelis.
Kai paleidžiame šią python programą spustelėdami parinktį „Vykdyti failą“, konsolėje rodomas duomenų rėmelis. Galite pastebėti, kad žemiau esančiame rezultate yra 43 eilutės, tačiau rodoma tik dešimt. Taip yra todėl, kad numatytoji Pandas bibliotekos reikšmė yra tik 10 eilučių.
Naudosime pandos metodą „to_string“, kad čia būtų rodomos visos eilutės. Paprasčiausias būdas parodyti didžiausią duomenų rėmelio eilutę yra naudojant šią techniką. Tačiau, kadangi visas duomenų rėmelis paverčiamas viena eilute, tai nerekomenduojama naudoti labai dideliems duomenų rinkiniams (milijonais). Nepaisant to, tai efektyviai veikia duomenų rinkiniuose, kurių ilgis siekia tūkstančius.
Laikėmės aukščiau pateiktos funkcijos „to_string ()“ sintaksės. Mes tiesiog iškvietėme metodą „to_string()“ su savo duomenų rėmelio pavadinimu. Tada įdėjome šį metodą į funkciją „print ()“, kad būtų rodomas, kai jis bus iškviestas.
Išvesties momentinė nuotrauka rodo mums duomenų rėmelį, kuriame visos eilutės rodomos terminale.
2 pavyzdys: Pandos set_option metodo naudojimas
Antrasis metodas, kurį naudosime šiame vadove, yra pandos „set_option()“, kad būtų rodomas didžiausias pateikto duomenų rėmelio eilučių skaičius.
Python faile importavome pandų biblioteką, kad galėtume pasiekti aukščiau minėtą funkciją. Pateiktam CSV failui skaityti naudojome pandas „pd.read_csv()“. Mes iškvietėme funkciją „pd.read_CSV()“ su CSV failo pavadinimu, kurį norime naudoti tarp skliaustų, kuris yra „Sampledata.csv“. Importuodami CSV failą turėkite omenyje dabartinį Python programos darbo katalogą. Jūsų CSV failas turi būti patalpintas tame pačiame kataloge; kitu atveju gausite klaidos pranešimą „failas nerastas“. Sukūrėme kintamąjį „sample“, kad išsaugotume duomenų rėmelį iš CSV failo. Norėdami parodyti šį duomenų rėmelį, pavadinome „print()“ metodą.
Čia turime išvestį, kurioje rodoma tik dešimt eilučių. Didžiausias nurodytas eilučių skaičius yra 99. Visos kitos eilutės tarp pirmųjų 5 ir paskutinių penkių eilučių yra sutrumpintos.
Norėdami parodyti didžiausias šio duomenų rėmelio eilutes, kurios yra 99, naudosime pandos modulio funkciją „set_option()“. Pandose yra operacinė sistema, leidžianti keisti elgesį ir ekraną. Šis metodas leidžia nustatyti, kad ekrane būtų rodomas visas duomenų rėmelis, o ne sutrumpintas. Pandos teikia funkciją „set_ option()“, kad būtų rodomos visos duomenų rėmelio eilutės.
Mes iškvietėme 'pd.set_option()'. Ši funkcija turi parametrus „display.max_rows“. „display.max_rows“ nurodo maksimalų eilučių, kurios bus rodomos rodant duomenų rėmelį, skaičių. Pagal numatytuosius nustatymus „max_rows“ vertė yra 10. Jei pasirinkta „Nėra“, tai reiškia visas duomenų rėmelio eilutes. Kadangi norime rodyti visas eilutes, nustatome jį į „Nėra“. Galiausiai naudojome funkciją „print ()“, kad parodytume duomenų rėmelį su maksimaliomis eilėmis.
Tai duoda rezultatą, pateiktą toliau pateiktoje momentinėje nuotraukoje.
3 pavyzdys: Pandos option_context() metodo naudojimas
Paskutinis metodas, kurį čia aptariame, yra „option_context()“, kad būtų rodomos visos duomenų rėmelio eilutės. Tam mes importavome pandas paketą į python failą ir pradėjome rašyti kodą. Naudojome funkciją „pd.read_csv()“, norėdami nuskaityti nurodytą CSV failą. Sukūrėme kintamąjį „dalta“, kad saugotume duomenų rėmelį iš nurodyto CSV failo. Tada mes tiesiog išspausdinome duomenų rėmelį naudodami „print ()“ metodą.
Rezultatas, kurį gavome vykdydami aukščiau pateiktą kodą, rodo mums duomenų rėmelį su sutrumpintomis eilutėmis.
Dabar šiame duomenų rėmelyje taikysime pandas „pd.option_context()“. Ši funkcija yra identiška „set_option()“. Vienintelis skirtumas tarp šių dviejų metodų yra tas, kad „set_option()“ visam laikui pakeičia nustatymus, o „option _context()“ tiesiog pakeitė juos savo taikymo sferoje. Šis metodas taip pat naudoja display.max eilutes kaip parametrą, kurį nustatome į „Nėra“, kad būtų pateiktos visos duomenų rėmelio eilutės. Iškvietę šią funkciją, mes tiesiog parodėme ją naudodami metodą „print ()“.
Čia galime peržiūrėti visą duomenų rėmelį su didžiausiomis 2747 eilutėmis.
Išvada
Šiame straipsnyje dėmesys sutelkiamas į pandų rodymo parinktis. Kartais gali reikėti peržiūrėti visą terminalo duomenų kadrą. Tam tikslui pandos suteikia mums įvairių variantų. Šiame vadove mes panaudojome tris iš šių strategijų. Pirmasis pavyzdys buvo pagrįstas metodu „to_string ()“. Antrasis atvejis moko mus įdiegti „set_option()“, o paskutinė iliustracija vykdo metodą „option_context()“. Visi šie metodai demonstruojami tam, kad supažindintų su alternatyviais pandos būdais, kaip mums pasiekti reikiamą rezultatą.