Pandas Skriv ut alle rader

"Pandas" er et av open source-bibliotekene som "Python" -programmeringsspråket gir. Dette biblioteket er veldig effektivt og enkelt å bruke. Hver gang vi trenger å analysere eller endre dataene, trenger vi dette "Pandas" -biblioteket. Vi kan også lage dataframmer for å utføre forskjellige prosesser. Radene og kolonnene kombinert utgjør DataFrame. Noen ganger må vi skrive ut alle DataFrames rader etter å ha konstruert DataFrames i “Pandas. “Pandas” gir “PD.set_option () ”-metode for å skrive ut alle rader i dataaframe. Vi kan bruke denne teknikken for å skrive ut alle rader med dataframet på terminalen. I denne guiden vil vi også gå over denne teknikken som "Pandas" gir og skriver ut hele DataFrame -rader. Her vil vi demonstrere, ved å bruke flere eksempler, hvordan du skriver ut alle rader av dataaframet på terminalen. Se på følgende koder; De vil skrive ut alle rader av DataFrame på terminalen.

Syntaks

For å vise alle rader av DataFrame, justerer vi den første parameteren som “Display.Max_rows ”og angi den andre parameteren for denne metoden til“ Ingen ”. Hvis vi ikke legger til noen verdi eller "ingen" her, er standardverdien "10". "Ingen" her representerer ubegrenset, så den vil vise alle rader med dataframene. Nå bruker vi denne metoden i "Pandas" -koden i denne guiden.

Eksempel nr. 01

La oss gjøre disse kodene i "Spyder" -appen. For "Pandas" -koden importerer vi først noen moduler, som er modulene "Pandas" fordi vi trenger dem i "Pandas" -koden. Vi bruker "importen" for import, som er nøkkelordet her, og vi skriver "pandaer som PD", noe som betyr at vi får tilgang til modulene eller funksjonene til "Pandas" ved hjelp av å skrive "PD" med "Pandas ”Funksjonsnavn. Så genererer vi "DR_PAT_DETAIL" der vi plasserer "DR_NAME", og "DR_NAME" inneholder "ABC, Def, Ghi, JKL, MNO, PQR, STU og VWX".

Etter dette legger vi til "P_name" der vi plasserer "ABC, Ort, IHG, LKJ, ONM, RTS, LNP og QRT". Vi legger også til "sykdom" her, som inneholder noen koder for sykdommer som "E123, G145, Z566, W897, M543, Q467, L399 og K409" ". Da må vi konvertere denne "dr_pat_detail" til dataaframe. For dette formålet har vi brukt “PD.DataFrame () ”-metode.

Etter å ha brukt denne metoden, konverteres "DR_PAT_DETAIL" til "DR_PAT_DF", som er DataFrame i denne koden. Etter å ha opprettet denne DataFrame, er den neste oppgaven å skrive ut alle radene i denne DataFrame på terminalen. Så vi bruker metoden for "pandaer", som vi tidligere har diskutert, for å skrive ut radene til DataFrame. Metoden vi brukte her er “PD.set_option () ”-metode. Vi setter også sin første parameter som “Display.MAX_ROWS ”, og den andre parameteren for denne funksjonen er“ Ingen ”fordi vi ønsker å skrive ut alle radene i denne DataFrame.

Etter å ha brukt denne funksjonen, legger vi til “print ()” nedenfor. Hvor vi legger navnet på denne dataaframe som vi har laget i denne koden. Nå vil alle rader med DataFrame skrive ut på terminalen.

For å motta utdataene fra denne koden, må vi nå utføre forrige kode. Når vi treffer “Shift+Enter” for å kjøre denne koden, blir det gitte utfallet gjengitt. Alle radene på DataFrame som vi har lagt til DataFrame er skrevet ut her på terminalen og vist i følgende skjermbilde:

Eksempel # 02

Vi kan også trekke ut dataene fra CSV -filen, lagre informasjonen til denne filen som DataFrame, og bruke “PD.set_opion () ”-funksjon for å vise alle rader i dataaframe. Vi vil demonstrere hvordan du skaffer deg data fra CSV og skriver ut alle radene på terminalen i denne koden. CSV -filen som inneholder dataene vi ønsker å produsere, er først lest. “PD.read_csv ”-metoden mottar“ Foodies.CSV ”filnavn, som får det til å lese hele innholdet i denne filen og lagre informasjonen i" DF "-variabelen. Dataene fra CSV -filen blir transformert i DataFrame og lagret her etter å ha brukt denne funksjonen.

Nå som CSV -filen er lest, ønsker vi å skrive ut hver rad i den DataFrame. Her har vi introdusert “PD.set_option () ”-metoden og passerte parametrene“ Display.max_rows og ingen ”. “DF” er plassert i “Print ().”Etter at denne koden er utført, vises alle rader med dataaframet på terminalen.

Vi får disse radene fra CSV -filen, som vises i dette utfallet. Når vi leser CSV -filen, konverteres dataene til DataFrame. Vi har lett alle rader med denne dataafame og gjengir alle rader her.

Eksempel # 03

Dette eksemplet inneholder "stipend_df" som vi har laget her ved å bruke "PD.Dataramme()". Nå blir fire kolonner lagt til "stipend_df", som er "sr_no, s_name, s_dept og stipend_%". I “SR_NO” har vi lagt til “S_1, S_2, S_3, S_4, S_5, S_6, S_7, S_8 og S_9”. Så kommer kolonnen “S_name”, og vi legger til “George, Taylor, Graham, Samuel, Chloe, Smith, Peter, Jacob og Milli” i "S_name" -kolonnen. Kolonnen "S_DEPT" er foran hvor vi legger til "Psykologi, informatikk, botanikk, zoologi, nettverkssikkerhet, kunstig intelligens, BBA, DVM og BDS". I den siste "stipend_%" -kolonnen legger vi til prosentene av stipendene som er "80%, 50%, 75%, 40%, 55%, 85%, 97%, 80%og 90%" ".

"Stipend_df" er fullført her, som inneholder fire kolonner og ni rader. Etter dette skriver vi ut alle rader med denne DataFrame. Så vi bruker “PD.set_option () ”-metoden og legg til“ Display.Max_rows ”og“ Ingen ”som henholdsvis de første og andre parametrene for denne funksjonen. Etter denne funksjonen blir navnet på DataFrame vi produserte i denne koden lagt til i “Print ()” nedenfor. DataFrames hele rad vil nå skrive ut på terminalen, som vist nedenfor:

Følgende utfall viser alle radene på dataaframet som vi har satt inn i koden, og vi får alle disse radene ved å bruke "PD.set_option () ”-metode i koden:

Eksempel nr. 04

“Loan_rec” er opprettet her, og vi setter “ApplyLoan_month”, som vil vises som den første kolonnen når vi endrer den til DataFrame. Denne kolonnen vil inneholde “21. desember, 21. oktober 21. november 21. april 21. mai og 22. januar”. Den andre kolonnen er kolonnen "Navn", og vi satte "Bromley, Peter, Smith, George, Alexander og James" i den. Deretter har vi “Loan_Price”, og vi legger til “10000, 210000, 36000, 40000, 15000 og 90000”. Etter “Loan_Price” har vi “Return_month” der vi setter inn “23. januar, 23. mars, 23. mai, 24. april, 24. januar og 23. desember”. Nå bruker vi “PD.DataFrame () ”, som konverterer“ Loan_rec ”til“ Loan_DF ”. Vi bruker deretter “PD.set_option () ”-metoden og legg til“ Display.max_rows ”og“ ingen ”i denne metoden.

Vi skriver ut alle radene med denne dataaframmen på dette tidspunktet. Navnet på DataFrame som vi opprettet i denne koden, er også lagt til i "Print ()" som følger. Nå vil alle rader med DataFrame skrive ut på terminalen.

Alle rader vises i følgende utfall fordi vi har brukt “PD.set_option () ”metode i forrige kode.

Konklusjon

Forestillingen om å skrive ut alle rader med dataaframe har blitt godt beskrevet i denne guiden. Vi har snakket om hvordan "Pandas" -funksjonen "PD.set_option () ”hjelper til med å skrive ut alle dataframets rader. I denne guideens "pandas" -kode har vi brukt denne tilnærmingen og har diskutert hvordan du bruker dette. Alle radene med Dataframes har også vist i utfallet. Vi har også forklart hvordan vi skal lese CSV og har vist alle rader etter å ha lest CSV -filen. Denne guiden gjør det enkelt å forstå forestillingen om å skrive ut alle rader i dataaframet fordi den grundig forklarer alle kodene og prosedyrene som er involvert i å skrive ut alle rader i DataFrame.