PANDAS PANTALLA MAX FILES

Los pandas se encuentran entre las herramientas más populares utilizadas hoy en día por los científicos de datos para analizar datos tabulares. Para lidiar con el contenido tabular, ofrece una API más rápida y efectiva. Cada vez que vemos marcos de datos durante el análisis, Pandas establece automáticamente varios comportamientos de visualización en valores predeterminados. Estos comportamientos de visualización incluyen cuántas filas y columnas mostrar, la precisión de los flotadores en cada marco de datos, tamaños de columna, etc. Dependiendo de los requisitos, ocasionalmente es posible que necesitemos modificar estos valores predeterminados. Los pandas tienen una variedad de enfoques para alterar el comportamiento predeterminado. Aprovechar el atributo de "opciones" de Pandas nos permitió cambiar este comportamiento.

PANDAS Muestra filas máximas

Siempre que intente imprimir un enorme marco de datos que contenga más filas y columnas que el umbral predefinido, la salida se recortará. Para mostrar todas las filas en DataFrame, aprenderá cómo modificar las opciones de visualización de Pandas en este tutorial. Los pandas por defecto imponen un límite en el número de columnas y filas que exhibe. Si bien esto puede ser útil para leer contenido, con frecuencia causa frustración si no se muestra la información que necesita ver. Aquí, utilizaremos los métodos que se dan a continuación con su sintaxis para mostrar todas las columnas del marco de datos.

Encadenar()

set_option ()

opcion_context ()

Aprenderemos la utilización de todos estos métodos con implementación práctica para mostrar filas máximas en el marco de datos proporcionado.

Ejemplo # 1: Utilización del método pandas to_string ()

Esta demostración nos enseñará a mostrar filas máximas en un marco de datos en el terminal utilizando el método pandas "to_string ()".

Para la compilación y ejecución de los programas de muestra, hemos elegido la herramienta "Spyder". En esta guía, utilizaremos esta herramienta para la ejecución de todos nuestros ejemplos. Hemos lanzado la herramienta "Spyder" para comenzar a escribir el script de Python. Comenzando con el código, primero necesitamos cargar las bibliotecas necesarias en nuestro archivo de Python para que se nos permita usar sus características. La biblioteca de módulos que necesitamos aquí es el "pandas". Entonces, lo importamos a nuestro archivo de Python y lo aliaste a "PD".

Como la operación principal de este artículo es mostrar las filas máximas de un marco de datos, primero necesitamos un marco de datos. Ahora depende de usted si prefiere generar un marco de datos o importar un archivo CSV. Hemos importado un archivo CSV de muestra. Para leer un archivo CSV en el programa Python, hemos utilizado el pandas "PD.función read_csv () ". Entre los paréntesis de esta función, hemos proporcionado el archivo CSV que queremos leer la pantalla, que es "Industria.CSV ". Hemos construido una variable "DF" para almacenar la salida generada desde la lectura del archivo CSV proporcionado. Luego, invocamos el método "print ()" para mostrar el marco de datos.

Cuando ejecutamos este programa de Python presionando la opción "Ejecutar archivo", se exhibe un marco de datos en la consola. Puede observar que hay 43 filas en el resultado a continuación, pero solo se muestran diez. Esto se debe a que el valor predeterminado de la biblioteca pandas es solo 10 filas.

Usaremos el método pandas "to_string" para mostrar todas las filas aquí. La forma más directa de mostrar filas máximas de un marco de datos es con esta técnica. Sin embargo, dado que convierte el marco de datos completo en una sola cadena, no se recomienda para conjuntos de datos muy grandes (en millones). Sin embargo, esto funciona de manera efectiva para conjuntos de datos que están en la longitud de miles.

Hemos seguido la sintaxis proporcionada anteriormente para la función "to_string ()". Simplemente invocamos el método "to_string ()" con el nombre de nuestro DataFrame. Luego colocamos este método en la función "print ()" para mostrarlo cuando se les llame.

La instantánea de salida nos muestra un marco de datos con todas las filas que se muestran en el terminal.

Ejemplo # 2: Utilización del método Pandas set_option

El segundo método que practicaremos en esta guía es el pandas "set_option ()" para mostrar las filas máximas del marco de datos proporcionado.

En el archivo de Python, hemos importado la biblioteca Pandas para acceder a la función mencionada anteriormente. Hemos usado los pandas "PD.read_csv () "para leer el archivo CSV proporcionado. Invocamos el "PD.Read_csv () "Función con el nombre del archivo CSV que queremos usar entre sus paréntesis, que es" SampleData.CSV ". Al importar el archivo CSV, tenga en cuenta el directorio de trabajo actual del programa Python. Su archivo CSV debe colocarse en el mismo directorio; De lo contrario, recibirá un mensaje de error "Archivo no encontrado". Hemos creado una variable "muestra" para almacenar el marco de datos desde el archivo CSV. Llamamos al método "print ()" para mostrar este marco de datos.

Aquí, tenemos nuestra salida donde solo se muestran diez filas. El número máximo de filas indicadas es 99. Todas las otras filas entre las primeras 5 y las últimas cinco filas están truncadas.

Para mostrar las filas máximas que son 99 para este marco de datos, usaremos la función "set_option ()" del módulo pandas. Los pandas vienen con un sistema operativo que le permite cambiar el comportamiento y mostrar. Este método nos permite establecer la pantalla para exhibir un marco de datos completo en lugar de una truncada. Pandas proporciona la función "set_ option ()" para mostrar todas las filas de la trama de datos.

Hemos invocado el "PD.set_option () ". Esta función tiene parámetros "Visualización.max_rows ". La pantalla.max_rows ”especifica el número máximo de filas que se exhibirán al mostrar un marco de datos. El valor de "max_rows" se establece en 10 por defecto. Si se selecciona 'Ninguno', significa todas las filas en el marco de datos. Como queremos mostrar todas las filas, lo establecemos en "Ninguno". Por último, utilizamos la función "print ()" para mostrar el marco de datos con filas máximas.

Esto produce el resultado proporcionado en la instantánea a continuación.

Ejemplo # 3: Utilización del método Pandas opcion_context ()

El último método que estamos discutiendo aquí es el "opcion_context ()" para mostrar todas las filas de DataFrame. Para esto, importamos el paquete pandas al archivo de Python y comenzamos a escribir el código. Hemos usado el "PD.Función read_csv () "para leer el archivo CSV que hemos especificado. Creamos una variable "dalta" para almacenar el marco de datos desde el archivo CSV especificado. Luego, simplemente imprimimos el DataFrame con el método "print ()".

El resultado que obtuvimos al ejecutar el código anterior nos muestra un marco de datos con filas truncadas.

Ahora aplicaremos los pandas "PD.opcion_context () "en este DataFrame. Esta función es idéntica a "set_option ()". La única diferencia entre los dos enfoques es que "set_option ()" cambia la configuración de forma permanente, mientras que "opción _context ()" los cambió dentro de su alcance. Este método también toma la pantalla.Las filas máximas como parámetro, que establecemos en "ninguno" para representar todas las filas de la trama de datos. Después de invocar esta función, la acabamos de mostrar a través del método "print ()".

Aquí, podemos ver el cuadro de datos completo con sus filas máximas que son 2747.

Conclusión

Este artículo se centra en las opciones de visualización de los pandas. A veces es posible que necesitemos ver el marco de datos completo en la terminal. Los pandas nos dan una variedad de opciones para ese propósito. En esta guía, hemos utilizado tres de estas estrategias. El primer ejemplo se basó en el uso del método "to_string ()". Nuestra segunda instancia nos enseña a implementar el "set_option ()" mientras la última ilustración ejecuta el método "opcion_context ()". Se demuestran que todas estas técnicas lo familiarizarán con las formas alternativas en que los pandas nos proporcionan para lograr el resultado requerido.