


Comment puis-je imprimer joliment des DataFrames et des séries Pandas entières en Python ?
Structures de données Pandas jolies à imprimer
Pour une analyse rapide basée sur un terminal, il peut être utile d'afficher l'intégralité du contenu d'une série Pandas. ou DataFrame. Cependant, la représentation par défaut (repr) n'affiche qu'un échantillon, omettant la plupart des valeurs.
Options intégrées pour une jolie impression complète
Pour révéler le contenu complet, vous pouvez utilisez la méthode suivante :
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None): print(df)
Cette méthode vous permet de modifier temporairement les options d'affichage, telles que le nombre maximum de lignes et de colonnes, sur Aucun, affichant ainsi toutes les valeurs. Les options sont automatiquement réinitialisées à leurs valeurs d'origine après l'exécution.
Autres options dans Jupyter Notebook
Si vous travaillez dans Jupyter Notebook, vous pouvez utiliser l'option d'affichage Fonction :
display(df)
Cette fonction utilise les riches capacités d'affichage de Jupyter, qui peuvent aligner les colonnes et appliquer un codage couleur pour une meilleure lisibilité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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