Pandas viser alle kolonner
Syntaksen for å vise alle kolonnene ved å bruke SET_OPTION () -metoden
Ovennevnte syntaks brukes til å vise alle kolonnene i en stor dataaframe samtidig.
Syntaksen for å vise alle kolonnene ved å bruke get_option () -metoden
Eksempel 1: Viser alle kolonnene i DataFrame ved å bruke Python Pandas set_option ()
Vi skal bruke Python Pandas “Set_option ()” for å vise alle kolonnene i DataFrame. Mengden kolonner som vises som standard, kan endres ved hjelp av "set_option ()" ved bruk av "set_option (" display.Maks kolonner ”, ingen)”. Vi kan også vise alle radene i vår dataaframe ved å bruke "set_option ()". Vi vil bruke verktøyet "Spyder" som brukes til å kjøre Python Pandas -programmering for å implementere denne koden.
Før vi kjører koden, må vi importere to Pandas biblioteker. Først importerer vi Pandas bibliotek som "PD", og for det andre importerer vi Numpy som "NP". En Python -modul kalt "Numpy" gir hjelp til massive, multivariate numpy matriser samt et betydelig antall sofistikerte matematiske prosedyrer som kan utføres på disse matriser. Forkortelsen for Numpy er “Numerisk Python”. Den primære funksjonen er å utføre matematiske operasjoner.
Opprettelsen av DataFrame vår kommer neste. I motsetning til det forrige eksemplets Dataframes, vil vi imidlertid ikke legge til spesifikke kolonnernavn og presise verdier til disse kolonnene i dette tilfellet. Her oppretter vi DataFrame våre ved å bruke “NAN” -verdier. Derfor vil vi bruke de to argumentene “indeks” og “kolonner” for å generere vår enorme DataFrame. Når du legger til rader eller kolonner i en dataaframe, er funksjonene “indeks = np.Arange () ”og“ kolonner = np.Arange () ”inkluderer antall rader og kolonner. Henholdsvis alle dataaframets rader er inneholdt i rader, og alle kolonnene som bærer “NAN” -verdier er inneholdt i kolonner.
Ved å bruke parametrene set_option "indeks" og "kolonne", har vi tatt "3" rader og "25" kolonner. Dette eksemplets DataFrame blir referert til som "DF". Derfor, for å lage DataFrame, bruker vi “PD.Dataramme". Etter det bruker vi "print ()" -funksjonen for å vise vår dataframe.
Nå når vi hovedfunksjonen til programmet vårt der vi må vise alle kolonnene i DataFrame. For dette bruker vi “Display.MAX_COLUMNS ”med“ SET_OPTION ”. Denne teknikken vil vise alle ”25” kolonnene og “3” rader av våre dataframmer som inneholder “NAN” -verdier fordi vi bruker verdien “Nan” i kolonnene våre. På den andre siden setter vi “Display.Max_columns ”til“ Ingen ”som vil vise alle DataFrames kolonner, uavhengig av faktisk lengde. “Ingen” brukes til å avgjøre om noen informasjon mangler; Disse verdiene vises som "nan" eller "ingen". Nå skal vi vise kolonnene våre ved å bruke "print ()" -funksjonen.
Å kjøre denne koden vil få resultatet i utdataene. Her kan vi se at den første rammen inkludert "NAN" -verdier vises. Som vi kan se, ble visse kolonner vist i begynnelsen og noen kolonner i slutten. På grunn av standardoppførsel mangler de midterste kolonnene i den første rammen. Matrisenes rekkefølge vises deretter i følgende linje, noe som betyr at den har “3” rader og “25” kolonner. Den andre DataFrame viser alle kolonnene som bruker "set_options" to parametere, "indeks" og "kolonner". Ved å bruke dette kan vi verifisere uten tvil at det viser alle “25” av kolonnene i DataFrame. Indeksen går fra “0 til 24”, som betyr at det er “25” kolonner totalt.
Eksempel 2: Viser alle kolonnenavnene på DataFrame ved å bruke kolonner.verdier.å liste () teknikk
Vi vil demonstrere alle våre DataFrames kolonner i listeskumet i dette eksemplet. Ved å bruke denne prosedyren i Python, kan du skaffe deg kolonnenavn fra en Pandas DataFrame og deretter gi resultatet som en liste. I likhet med den siste DataFrame er denne også opprettet ved å importere to biblioteker Panda som "PD" og Numpy som "NP". La oss starte med å generere DataFrame. Navnet for DataFrame er “DF”. Vi bruker to attributter “indeks” og “kolonner” i dette tilfellet for å legge til rader og kolonner til DataFrame. Rader legges til ved hjelp av “Index = NP.Arange () ”, mens kolonner legges til ved hjelp av“ Kolonnen = NP.Arange () ”.
Siden vi ikke skal liste opp disse kolonnene, bruker vi “NAN” -verdier. Så vi bruker “NP” her. Ved å bruke indeks- og kolonnefunksjoner, legger vi til "5" rader og "20" kolonner til denne dataaframe. Som svar vil den bruke “PD.DataFrame ”for å lage vår DataFrame. Nå som vi har skrevet inn hoveddelen av koden, vil vi bruke “DF.kolonne.Tolist "-metode for å vise hvert navn på hver kolonne i vår dataframme. Denne funksjonen vil bli initialisert som "DF1". Vi vil nå skrive ut denne funksjonen for å vise en liste over DataFrame -kolonnene.
Som vi kan se denne listen over kolonnenavn i utdataene viser alle "20" kolonnens navneliste. Denne dataaframe har “20” kolonner som starter fra “0” og slutter på “19”. Fordi vi brukte indeks = NP og kolonne = NP, vises navnene på kolonnene som standard i form av tall. Betydningen av "ingen" i dette tilfellet er at utgangen inkluderer alle mulige kolonnenavn.
Eksempel 3: Vis alle maksimale kolonner i DataFrame ved å bruke get_option () -metoden
I dette tilfellet vises den maksimale kolonnen i DataFrame ved å bruke "get_option ()" -metoden. “SET_OPTION ()” og “get_option ()” brukes ofte når vi har en stor mengde data i DataFrame, for eksempel databaseposter for en hvilken som helst skole eller kontor, for å vise alle kolonnene tydelig på skjermen. Inngangsverdiene oppnås ved hjelp av metoden “get_option ()”, og inngangsalternativets verdi er satt ved hjelp av “set_option ()” -metoden.
Identisk med det siste eksemplet genererer vi en dataaframe med "nan" verdier. Siden vi trenger en haug med innhold, kan vi alternativt laste inn en "CSV" -fil i DataFrame, men denne metoden er enklere. På samme måte vil vi bruke "indeks" og "kolonner" for å legge til rader og kolonner til DataFrame. “Indeksen = NP.Arange (5) ”indikerer at vi har lagt til“ 5 ”rader til vår DataFrame og“ Column = NP.Arange (32) ”viser at vi tar“ 32 ”-søyler inn i DataFrame. Nå er det utstyrt for å ta ut hovedoppgaven med å vise hver kolonne i den betydelige DataFrame. Vi kan få alle kolonnene ved å påkalle “get_option (display.Maks kolonner ”) Metode. På den annen side betyr "ingen" at etter å ha kjørt koden, vil skjermen vise maksimalt antall kolonner. Etter denne prosedyren vises nå DataFrame.
Utgangen er lett synlig i bildet; Den viser alle DataFrames kolonner. Dataframe har “5” rader og “32” kolonner med “NAN” -verdier.
Konklusjon
Det kan av og til være utfordrende å administrere en enorm mengde datasett. For å generere dataframes, opprettes kolonnene først og deretter legges listen over. For å gjøre prosessen enklere, brukes to-parameter "indeks og" kolonne "i denne artikkelen for å legge til rader og kolonner. Det maksimale antall kolonner fra DataFrame kan vises ved hjelp av to separate teknikker “SET_OPTION (Display.max_columns) ”og“ get_option (display.max_columns) ”. "Set_option" og "get_option" brukes til å vise en enorm mengde data på skjermen. Du kan bruke en eller alle disse to metodene, avhengig av hva du trenger for å bli oppnådd.