亚洲综合原千岁中文字幕_国产精品99久久久久久久vr_无码人妻aⅴ一区二区三区浪潮_成人h动漫精品一区二区三

主頁 > 知識庫 > 教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series

教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series

熱門標簽:地圖標注面積 北瀚ai電銷機器人官網手機版 儋州電話機器人 小蘇云呼電話機器人 所得系統電梯怎樣主板設置外呼 市場上的電銷機器人 北京電銷外呼系統加盟 佛山400電話辦理 朝陽手機外呼系統

一、前言

當我們必須處理可能有多個列和行的大型DataFrames時,能夠以可讀格式顯示數據是很重要的。這在調試代碼時非常有用。

默認情況下,當打印出DataFrame且具有相當多的列時,僅列的子集顯示到標準輸出。 顯示的列甚至可以多行打印出來。

二、問題

假設我們有以下DataFrame:

import pandas as pd 
import numpy as np


df = pd.DataFrame(
  np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)), 
  columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)]
)

print(df)

現在,如果列數超過顯示選項display.max_rows的值,則輸出DataFrame可能不完整,如下所示。 僅顯示一部分列(缺少第4列和第5列),而其余列以多行方式打印。

盡管輸出仍可讀取,但絕對不建議保留列或將其打印在多行中。

三、如何漂亮打印Pandas的DataFrames

如果您的顯示器足夠寬并且能夠容納更多列,則可能需要調整一些顯示選項。 我將在下面使用的值可能不適用于您的設置,因此請確保對其進行相應的調整。 就個人而言,我使用超寬顯示器,可以在必要時打印出相當多的列。

如何在同一行打印所有列

現在,為了顯示所有的列(如果你的顯示器能夠適合他們),并在短短一行所有你需要做的是設置顯示選項expand_frame_repr為False:

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

display.expand_frame_repr 默認值:True

是否跨多行打印寬數據的完整DataFrame ,可以考慮使用max_columns,但是如果寬度超過display.width,則輸出將在多個“頁面”中回繞。

另外,您可以更改display.max_rows的值,而不是將expand_frame_repr設置為False:

pd.set_option(‘display.max_rows', False)

如果列仍打印在多頁中,那么您可能還必須調整display.width。

四、如何打印所有行

現在,如果您的DataFrame包含的行數超過一定數目,那么將僅顯示一些記錄(來自df的頭部和尾部):

import pandas as pd 
import numpy as np


df = pd.DataFrame(
  np.random.randint(0, 5, size=(100, 4)), 
  columns=[f'column{i}' for i in range(0, 4)]
)

print(df)

# column0  column1  column2  column3
# 0         4        0        0        0
# 1         2        2        4        2
# 2         2        4        0        2
# 3         0        0        0        4
# 4         3        4        3        3
# ..      ...      ...      ...      ...
# 95        3        1        1        2
# 96        1        4        0        0
# 97        0        3        2        1
# 98        3        3        4        2
# 99        0        3        0        3
# [100 rows x 4 columns]

如果要顯示更大范圍(甚至全部)的行,則需要將display.max_rows設置為要輸出的行數。 如果要顯示所有行,請將其設置為“None”:

pd.set_option('display.max_rows', None)

五、使用上下文管理器

更好的方法是使用option_context(),它是一個上下文管理器,可用于在with語句上下文中臨時設置特定選項。

import pandas as pd 
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
  np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)), 
  columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)]
)

with pd.option_context('expand_frame_repr', False, 'display.max_rows', None): 
  print(df)

六、其他有用的顯示選項

您可以調整更多顯示選項,并更改Pandas DataFrames的顯示方式。

display.max_colwidth:這是顯示列名的最大字符數。 如果某個列名溢出,則將添加一個占位符(…)。

pd.set_option('display.max_colwidth', None)

display.precision:這是將用于浮點數的精度。 它指定小數點后的位數。

display.width:這是顯示字符的總數。 如果要顯示更多列,則可能有時還必須調整display.width。

您可以使用describe_option()找到完整的顯示列表:

pd.describe_option(‘display') .

給Jupyter用戶的注意事項

如果您正在使用Jupyter Notebooks,而不是print(df),只需使用display(df)即可相應地調整寬度。

七、總結

在今天的文章中,我們討論了Pandas的一些顯示選項,使您可以根據要顯示的內容以及可能使用的顯示器,漂亮地打印DataFrame。

熊貓帶有一個設置系統,使用戶可以調整和自定義顯示功能。 我們僅涵蓋了可用顯示選項的一小部分。

到此這篇關于教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series的文章就介紹到這了,更多相關打印Pandas DataFrames和Series內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • Pandas實現Dataframe的重排和旋轉
  • Pandas實現Dataframe的合并
  • pandas中DataFrame數據合并連接(merge、join、concat)
  • pandas中DataFrame檢測重復值的實現
  • 使用pandas忽略行列索引,縱向拼接多個dataframe
  • Pandas.DataFrame轉置的實現
  • Pandas中DataFrame交換列順序的方法實現
  • 詳解pandas中利用DataFrame對象的.loc[]、.iloc[]方法抽取數據
  • Pandas中兩個dataframe的交集和差集的示例代碼
  • Pandas DataFrame求差集的示例代碼
  • 淺談pandas dataframe對除數是零的處理
  • Pandas中DataFrame數據刪除詳情

標簽:商丘 寧夏 金融催收 云南 定西 酒泉 龍巖 江蘇

巨人網絡通訊聲明:本文標題《教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series》,本文關鍵詞  教你,漂亮,打印,Pandas,DataFrames,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    免费国产在线视频| 精品毛片视频| 可以免费在线看黄的网站| 欧美另类videosbestsex高清| 成人高清免费| 中文字幕一区二区三区精彩视频| 国产一区二区精品| 精品美女| 久久精品人人做人人爽97| 天天做日日爱夜夜爽| 日日夜夜婷婷| 中文字幕一区二区三区精彩视频 | 国产福利免费视频| 精品久久久久久中文字幕一区| 国产91丝袜在线播放0| 九九干| 国产不卡精品一区二区三区| 亚洲 激情| 国产麻豆精品免费密入口| 欧美一级视频免费观看| 一级女人毛片人一女人| 国产91素人搭讪系列天堂| 国产网站免费视频| 午夜激情视频在线观看| 日韩在线观看视频网站| 美女免费毛片| 亚欧成人乱码一区二区| 沈樵在线观看福利| 国产91精品一区二区| 一本高清在线| 999久久66久6只有精品| 成人影院久久久久久影院| 九九干| 日本久久久久久久 97久久精品一区二区三区 狠狠色噜噜狠狠狠狠97 日日干综合 五月天婷婷在线观看高清 九色福利视频 | 国产成人精品在线| 日韩一级精品视频在线观看| 成人a大片在线观看| 精品视频免费在线| 美女免费黄网站| 四虎影视久久| 国产成人精品综合在线| 精品视频在线观看视频免费视频| 91麻豆国产级在线| 青青久久国产成人免费网站| 黄色福利片| 欧美夜夜骑 青草视频在线观看完整版 久久精品99无色码中文字幕 欧美日韩一区二区在线观看视频 欧美中文字幕在线视频 www.99精品 香蕉视频久久 | 尤物视频网站在线| 麻豆网站在线看| 国产一区二区精品| 国产一区二区精品久久91| 二级特黄绝大片免费视频大片| 四虎精品在线观看| 黄视频网站在线免费观看| 中文字幕一区二区三区 精品| 韩国三级视频网站| 成人高清视频在线观看| 国产精品自拍在线| 二级特黄绝大片免费视频大片| 精品国产一区二区三区精东影业 | 国产精品123| 免费国产一级特黄aa大片在线| 久久99欧美| 精品视频在线观看免费| 精品视频免费在线| 日本久久久久久久 97久久精品一区二区三区 狠狠色噜噜狠狠狠狠97 日日干综合 五月天婷婷在线观看高清 九色福利视频 | 精品视频一区二区三区| 四虎论坛| 99热热久久| 九九久久99综合一区二区| 成人免费观看网欧美片| 99色精品| 国产福利免费观看| 青青久久精品| 999久久久免费精品国产牛牛| 亚欧视频在线| 亚洲天堂一区二区三区四区| 亚洲 激情| 日本久久久久久久 97久久精品一区二区三区 狠狠色噜噜狠狠狠狠97 日日干综合 五月天婷婷在线观看高清 九色福利视频 | 国产伦久视频免费观看视频| 黄色福利| 四虎影视久久| 麻豆系列国产剧在线观看| 成人影院久久久久久影院| 一级毛片视频免费| 成人免费观看网欧美片| 九九久久99| 高清一级毛片一本到免费观看| 四虎论坛| 成人免费高清视频| 久久国产一久久高清| 精品视频一区二区三区免费| 成人免费观看的视频黄页| 久草免费在线色站| 亚久久伊人精品青青草原2020| 国产成a人片在线观看视频| 国产韩国精品一区二区三区| 国产不卡高清| 欧美激情中文字幕一区二区| 国产精品免费精品自在线观看| 99久久精品国产片| 亚洲女初尝黑人巨高清在线观看| 黄色免费三级| 黄色福利| 精品视频一区二区三区| 国产伦理精品| 美女免费精品高清毛片在线视 | 国产国语在线播放视频| 欧美激情中文字幕一区二区| 999精品在线| 精品国产三级a| a级黄色毛片免费播放视频| 好男人天堂网 久久精品国产这里是免费 国产精品成人一区二区 男人天堂网2021 男人的天堂在线观看 丁香六月综合激情 | 国产一级强片在线观看| 久草免费在线观看| 国产91视频网| 四虎影视久久久| 欧美电影免费看大全| 免费一级片在线观看| 韩国三级香港三级日本三级la| 国产a毛片| 亚洲第一色在线| 国产视频一区二区在线观看| 999久久久免费精品国产牛牛| 亚洲精品中文字幕久久久久久| 国产91精品一区| 精品久久久久久中文字幕2017| 欧美激情中文字幕一区二区| 精品国产一区二区三区久 | 美女被草网站| 久久久久久久久综合影视网| 国产网站免费视频| 欧美a级大片| 可以免费看毛片的网站| 日韩男人天堂| 久久国产精品自线拍免费| 欧美国产日韩一区二区三区| 精品视频在线观看视频免费视频| 欧美日本免费| 国产一区二区精品尤物| 91麻豆精品国产高清在线| 可以在线看黄的网站| 国产欧美精品午夜在线播放| 亚欧乱色一区二区三区| 欧美爱爱网| 91麻豆精品国产自产在线| 高清一级淫片a级中文字幕| 韩国三级香港三级日本三级| 一级毛片视频免费| 九九久久国产精品大片| 成人影院久久久久久影院| 中文字幕一区二区三区 精品| 欧美大片毛片aaa免费看| 韩国三级香港三级日本三级| 成人高清护士在线播放| 一级女性大黄生活片免费| 精品视频免费在线| 午夜在线亚洲| 免费毛片播放| 午夜在线观看视频免费 成人| 天天色色色| 国产一区二区精品尤物| 精品视频在线观看一区二区 | 成人av在线播放| 亚洲精品中文字幕久久久久久| 日韩字幕在线| 国产伦久视频免费观看视频| 欧美另类videosbestsex高清| 国产精品1024在线永久免费| 色综合久久天天综合| 久草免费在线观看| 夜夜操天天爽| 国产综合91天堂亚洲国产| 韩国三级一区| 国产极品白嫩美女在线观看看| 国产成人欧美一区二区三区的| 日韩在线观看视频免费| 成人免费网站视频ww| 麻豆系列 在线视频| 欧美激情一区二区三区在线 | 午夜久久网| 精品国产香蕉伊思人在线又爽又黄| 免费一级片在线观看| 一级毛片视频在线观看| 成人高清护士在线播放| 久久成人亚洲| 国产亚洲精品成人a在线| 韩国三级香港三级日本三级| 日韩中文字幕在线观看视频| 久久久久久久免费视频| 国产成人啪精品| 精品国产三级a∨在线观看| 日韩一级精品视频在线观看| 国产一区二区福利久久| 韩国三级视频在线观看| 日韩字幕在线| 日韩免费在线视频| 免费一级生活片| 可以免费在线看黄的网站| 精品久久久久久中文字幕2017| 国产视频一区二区三区四区 |