Hướng dẫn how do i read a whole dataframe in python? - làm cách nào để đọc toàn bộ khung dữ liệu trong python?

Trực quan hóa dữ liệu là kỹ thuật được sử dụng để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu bằng cách sử dụng các tín hiệu trực quan như đồ thị, biểu đồ, bản đồ và nhiều loại khác. Điều này rất hữu ích vì nó giúp hiểu trực quan và dễ hiểu về số lượng lớn dữ liệu và do đó đưa ra quyết định tốt hơn về nó. Khi chúng tôi sử dụng một số lượng lớn bộ dữ liệu thì nó bị cắt ngắn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem cách in toàn bộ bản dữ liệu Pandas hoặc sê -ri mà không bị cắt. & NBSP;a print large number of a dataset then it truncates.In this article, we are going to see how to print the entire pandas Dataframe or Series without Truncation. 

Theo mặc định, khung dữ liệu hoàn chỉnh không được in nếu độ dài vượt quá độ dài mặc định, đầu ra được cắt ngắn như hình dưới đây: & nbsp;

Python3

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

import pandas as pd

data = numpy as np0

numpy as np1= numpy as np3

numpy as np4numpy as np5= numpy as np7

numpy as np8

Output:

Có 4 phương pháp để in toàn bộ gấu trúc DataFrame: 4 methods to Print the entire pandas Dataframe:

• Sử dụng phương thức to_String ()
• Sử dụng phương thức pd.option_context ()
• Sử dụng phương thức pd.set_options ()
• Sử dụng phương thức PD.TO_markdown ()

Phương pháp 1: Sử dụng To_String ()

Mặc dù phương pháp này là đơn giản nhất, nhưng không nên cho các bộ dữ liệu rất lớn (theo thứ tự hàng triệu) vì nó chuyển đổi toàn bộ khung dữ liệu thành một đối tượng chuỗi nhưng hoạt động rất tốt cho các khung dữ liệu cho kích thước theo thứ tự hàng ngàn.

Cú pháp: dataFrame.to_String (buf = none, cột = none, col_space = none, header = true, index = true, na_rep = 'nan', định dạng Không, Max_cols = none, show_dimensions = false, decimal = '.', Line_width = none)DataFrame.to_string(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep=’NaN’, formatters=None, float_format=None, index_names=True, justify=None, max_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, decimal=’.’, line_width=None)

Code:

Python3

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

import pandas as pd

data = numpy as np0

numpy as np1= numpy as np3

numpy as np4numpy as np5= numpy as np7

sklearn.datasets 7

Output:

Có 4 phương pháp để in toàn bộ gấu trúc DataFrame:

Sử dụng phương thức to_String ()option_context() method and set_option() methods. Both the methods are identical with one difference that later one changes the settings permanently and the former do it only within the context manager scope.

Sử dụng phương thức pd.option_context () pandas.option_context(*args)

Code:

Python3

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

import pandas as pd

data = numpy as np0

numpy as np1= numpy as np3

numpy as np4numpy as np5= numpy as np7

load_iris6load_iris7load_iris8load_iris9import0

import1import2load_iris8load_iris9import0

import1import7load_iris8import9import0

import1pandas as pd2

pandas as pd3pandas as pd4pandas as pd5

Output:

Explanation: 

Có 4 phương pháp để in toàn bộ gấu trúc DataFrame:

Sử dụng phương thức to_String ()

Sử dụng phương thức pd.option_context ()

Sử dụng phương thức pd.set_options ()

Sử dụng phương thức PD.TO_markdown ()pd.reset_option(‘all’) method has to be used to revert the changes.

Phương pháp 1: Sử dụng To_String () pandas.set_option(pat, value)

Code:

Python3

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

import pandas as pd

data = numpy as np0

numpy as np1= numpy as np3

numpy as np4numpy as np5= numpy as np7

=4load_iris7load_iris8load_iris9=8

=4import2load_iris8load_iris9=8

=4numpy as np05load_iris8load_iris9=8

Có 4 phương pháp để in toàn bộ gấu trúc DataFrame:

numpy as np8

pandas as pd4numpy as np17numpy as np18=8

numpy as np20numpy as np21=8

numpy as np8

Output:

Sử dụng phương thức to_String ()

Sử dụng phương thức pd.option_context ()

Sử dụng phương thức pd.set_options ()DataFrame.to_markdown(buf=None, mode=’wt’, index=True,, **kwargs)

Code:

Python3

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

import pandas as pd

data = numpy as np0

numpy as np1= numpy as np3

numpy as np4numpy as np5= numpy as np7

pandas as pd4numpy as np43

Output:

Làm cách nào để xem toàn bộ khung dữ liệu trong Python?

Làm thế nào để bạn đọc dữ liệu DataFrame trong Python?

Làm thế nào tôi có thể xem toàn bộ khung dữ liệu?