Pandas gehören zu den beliebtesten Tools, die heute von Data Scientists zur Analyse von Tabellendaten verwendet werden. Um mit tabellarischen Inhalten umzugehen, bietet es eine schnellere und effektivere API. Wann immer wir während der Analyse Datenrahmen anzeigen, setzt Pandas verschiedene Anzeigeverhalten automatisch auf Standardwerte. Zu diesen Anzeigeverhalten gehören die Anzahl der anzuzeigenden Zeilen und Spalten, die Genauigkeit von Gleitkommazahlen in jedem Datenrahmen, Spaltengrößen usw. Je nach Anforderungen müssen wir diese Standardeinstellungen möglicherweise gelegentlich ändern. Pandas haben eine Vielzahl von Ansätzen, um das Standardverhalten zu ändern. Durch die Nutzung des Attributs „Optionen“ von Pandas konnten wir dieses Verhalten ändern.
Pandas zeigen maximale Zeilen an
Immer wenn Sie versuchen, einen riesigen Datenrahmen zu drucken, der mehr Zeilen und Spalten als den vordefinierten Schwellenwert enthält, wird die Ausgabe gekürzt. Um alle Zeilen im DataFrame anzuzeigen, erfahren Sie in diesem Tutorial, wie Sie die Anzeigeoptionen von Pandas ändern. Pandas begrenzen standardmäßig die Anzahl der angezeigten Spalten und Zeilen. Während dies zum Lesen von Inhalten nützlich sein kann, führt es häufig zu Frustration, wenn die Informationen, die Sie anzeigen müssen, nicht angezeigt werden. Hier verwenden wir die unten angegebenen Methoden mit ihrer Syntax, um alle Spalten des Datenrahmens anzuzeigen.
to_string()
set_option()
option_context()
Wir werden die Verwendung all dieser Methoden mit praktischer Implementierung lernen, um maximale Zeilen im bereitgestellten Datenrahmen anzuzeigen.
Beispiel Nr. 1: Verwenden der to_string()-Methode von Pandas
Diese Demonstration wird uns beibringen, maximale Zeilen in einem Datenrahmen auf dem Terminal anzuzeigen, indem wir die pandas-Methode „to_string()“ verwenden.
Für die Zusammenstellung und Ausführung der Beispielprogramme haben wir uns für das Tool „Spyder“ entschieden. In diesem Leitfaden verwenden wir dieses Tool für die Ausführung aller unserer Beispiele. Wir haben das Tool „Spyder“ gestartet, um mit dem Schreiben des Python-Skripts zu beginnen. Beginnend mit dem Code müssen wir zuerst die notwendigen Bibliotheken in unsere Python-Datei laden, damit wir ihre Funktionen nutzen dürfen. Die Modulbibliothek, die wir hier brauchen, ist die „Pandas“. Also haben wir es in unsere Python-Datei importiert und es in „pd“ umbenannt.
Da die Hauptoperation dieses Artikels darin besteht, die maximalen Zeilen eines Datenrahmens anzuzeigen, benötigen wir zuerst einen Datenrahmen. Nun ist es Ihnen überlassen, ob Sie lieber einen Datenrahmen generieren oder eine CSV-Datei importieren möchten. Wir haben eine Beispiel-CSV-Datei importiert. Um eine CSV-Datei in das Python-Programm einzulesen, haben wir die pandas-Funktion „pd.read_csv()“ verwendet. Zwischen den Klammern dieser Funktion haben wir die CSV-Datei bereitgestellt, aus der wir die Anzeige lesen möchten, nämlich „industry.csv“. Wir haben eine Variable „df“ konstruiert, um die Ausgabe zu speichern, die durch das Lesen der bereitgestellten CSV-Datei generiert wird. Dann haben wir die Methode „print()“ aufgerufen, um den Datenrahmen anzuzeigen.
Wenn wir dieses Python-Programm ausführen, indem wir auf die Option „Datei ausführen“ klicken, wird ein Datenrahmen auf der Konsole angezeigt. Sie können beobachten, dass das Ergebnis unten 43 Zeilen enthält, aber nur zehn angezeigt werden. Dies liegt daran, dass der Standardwert der Pandas-Bibliothek nur 10 Zeilen beträgt.
Wir werden die Pandas-Methode „to_string“ verwenden, um hier alle Zeilen anzuzeigen. Die einfachste Möglichkeit, maximale Zeilen aus einem Datenrahmen anzuzeigen, ist diese Technik. Da es jedoch den gesamten Datenrahmen in eine einzelne Zeichenfolge umwandelt, wird es nicht für sehr große Datensätze (in Millionenhöhe) empfohlen. Dies funktioniert jedoch effektiv für Datensätze, die Tausende umfassen.
Wir haben die oben angegebene Syntax für die Funktion „to_string()“ befolgt. Wir haben einfach die Methode „to_string()“ mit dem Namen unseres Datenrahmens aufgerufen. Dann haben wir diese Methode in die Funktion „print()“ eingefügt, um sie beim Aufruf anzuzeigen.
Der Ausgabe-Snapshot zeigt uns einen Datenrahmen mit allen Zeilen, die auf dem Terminal angezeigt werden.
Beispiel Nr. 2: Verwendung der set_option-Methode von Panda
Die zweite Methode, die wir in diesem Leitfaden üben werden, ist die Pandas „set_option()“, um die maximalen Zeilen des bereitgestellten Datenrahmens anzuzeigen.
In der Python-Datei haben wir die Pandas-Bibliothek importiert, um auf die oben genannte Funktion zuzugreifen. Wir haben die Pandas „pd.read_csv()“ verwendet, um die bereitgestellte CSV-Datei zu lesen. Wir haben die Funktion „pd.read_CSV()“ mit dem Namen der CSV-Datei aufgerufen, die wir in Klammern verwenden möchten, nämlich „Sampledata.csv“. Beachten Sie beim Import der CSV-Datei das aktuelle Arbeitsverzeichnis des Python-Programms. Ihre CSV-Datei muss im selben Verzeichnis abgelegt werden; Andernfalls erhalten Sie eine Fehlermeldung „Datei nicht gefunden“. Wir haben eine Variable „Beispiel“ erstellt, um den Datenrahmen aus der CSV-Datei zu speichern. Wir haben die Methode „print()“ aufgerufen, um diesen Datenrahmen anzuzeigen.
Hier haben wir unsere Ausgabe, bei der nur zehn Zeilen angezeigt werden. Die maximale Anzahl der angezeigten Zeilen ist 99. Alle anderen Zeilen zwischen den ersten 5 und den letzten fünf Zeilen werden abgeschnitten.
Um die maximalen Zeilen anzuzeigen, die für diesen Datenrahmen 99 sind, verwenden wir die Funktion „set_option()“ des Pandas-Moduls. Pandas werden mit einem Betriebssystem geliefert, mit dem Sie das Verhalten und die Anzeige ändern können. Diese Methode ermöglicht es uns, die Anzeige so einzustellen, dass sie einen vollständigen Datenrahmen anstelle eines abgeschnittenen anzeigt. Pandas bieten die Funktion „set_option()“ zum Anzeigen aller Zeilen des Datenrahmens.
Wir haben die „pd.set_option()“ aufgerufen. Diese Funktion hat Parameter „display.max_rows“. „display.max_rows“ gibt die maximale Anzahl von Zeilen an, die beim Anzeigen eines Datenrahmens angezeigt werden. Der Wert von „max_rows“ ist standardmäßig auf 10 gesetzt. Wenn „None“ ausgewählt ist, bedeutet dies alle Zeilen im Datenrahmen. Da wir alle Zeilen anzeigen möchten, setzen wir es auf „None“. Zuletzt haben wir die Funktion „print()“ verwendet, um den Datenrahmen mit maximalen Zeilen anzuzeigen.
Dies ergibt das Ergebnis, das in der Momentaufnahme unten bereitgestellt wird.
Beispiel Nr. 3: Pandas Methode option_context() verwenden
Die letzte Methode, die wir hier besprechen, ist „option_context()“, um alle Zeilen des Datenrahmens anzuzeigen. Dazu importierten wir das Pandas-Paket in die Python-Datei und begannen mit dem Schreiben des Codes. Wir haben die Funktion „pd.read_csv()“ verwendet, um die von uns angegebene CSV-Datei zu lesen. Wir haben eine Variable „Dalta“ erstellt, um den Datenrahmen aus der angegebenen CSV-Datei zu speichern. Dann haben wir den Datenrahmen einfach mit der Methode „print()“ gedruckt.
Das Ergebnis, das wir durch die Ausführung des obigen Codes erhalten haben, zeigt uns einen Datenrahmen mit abgeschnittenen Zeilen.
Wir werden nun die Pandas „pd.option_context()“ auf diesen Datenrahmen anwenden. Diese Funktion ist identisch mit „set_option()“. Der einzige Unterschied zwischen den beiden Ansätzen besteht darin, dass „set_option()“ die Einstellungen dauerhaft ändert, während „option _context()“ sie nur innerhalb ihres Gültigkeitsbereichs ändert. Diese Methode nimmt auch display.max rows als Parameter, den wir auf „None“ setzen, um alle Zeilen des Datenrahmens zu rendern. Nachdem wir diese Funktion aufgerufen haben, haben wir sie einfach über die Methode „print()“ angezeigt.
Hier können wir den vollständigen Datenrahmen mit seinen maximalen Zeilen von 2747 anzeigen.
Fazit
Dieser Artikel konzentriert sich auf die Anzeigeoptionen der Pandas. Manchmal müssen wir möglicherweise den vollständigen Datenrahmen auf dem Terminal anzeigen. Pandas geben uns zu diesem Zweck eine Vielzahl von Möglichkeiten. In diesem Leitfaden haben wir drei dieser Strategien verwendet. Das erste Beispiel basierte auf der Verwendung der Methode „to_string()“. Unsere zweite Instanz lehrt uns, die „set_option()“ zu implementieren, während die letzte Illustration die „option_context()“-Methode ausführt. All diese Techniken werden demonstriert, um Sie mit den alternativen Wegen vertraut zu machen, die uns Pandas bieten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.