Pandas imprime todas las columnas

Cuando hablamos de las bibliotecas de código abierto de "Python", entonces "Pandas" es una de ellas. Necesitamos esta biblioteca de "pandas" siempre que queramos analizar o manipular los datos. DataFrame también se crea en "Pandas" para realizar múltiples tareas. DataFrame está compuesto por columnas y filas. Cuando creamos el marco de datos en "pandas", también queremos imprimir todas las columnas de este marco de datos. Para imprimir todas las columnas del DataFrame, los "Pandas" ofrecen diferentes métodos. También podemos acceder solo a los nombres de todas las columnas utilizando el método "pandas". También explicaremos esos métodos en este tutorial e imprimiremos todas las columnas del marco de datos. Le mostraremos en múltiples ejemplos cómo podemos imprimir todas las columnas del DataFrame. Ahora, mire los códigos a continuación, imprimiremos todas las columnas del marco de datos en estos códigos.

Ejemplo # 01:

Se utiliza la aplicación "Spyder" en la que hemos generado todos estos códigos de "pandas". Cuando iniciamos cualquier código de "pandas", primero importamos sus funciones o módulos colocando la palabra clave "importar" y luego agregando "pandas como pd". Entonces, obtendremos las funciones de "Pandas" donde sea necesario utilizando "PD" con el nombre de las funciones o métodos "Pandas". Luego, hacemos un marco de datos que contiene diferentes columnas porque queremos explicarle cómo imprimimos todas las columnas de este DataFrame.

El DataFrame que hemos creado en este ejemplo se llama "Drop_std_DF". Las columnas que agregamos en este DataFrame son "Drop_std_id, S_Name, F_Name y Drop_Subj". Estas cuatro columnas se agregan a este marco de datos. El "D_4311, D_4322, D_43223, D_4324, D_4325, D_4326, D_4327, D_4328 y D_4329" se inserta en la primera columna "Drop_std_ID". Luego, "Grace, Tyler, Graham, Liam, Chloe, Bromley, Lily, Jayden y Roman" se agrega a la columna "S_NAME". Después de esto, "Thomas, James, Megan, George, Jacob, James, Arthur, Oscar y William" se agregan a la columna "F_Name".

Ahora, tenemos la última columna, que es la columna "Drop_subj". En esta columna, hemos agregado el nombre del sujeto "Inteligencia artificial, gestión de software, base de datos, redes, seguridad de red, inteligencia artificial, redes, desarrollo web y gestión de software". Se completa el "Drop_std_DF" y ahora nos estamos moviendo hacia la impresión de todas las columnas de este DataFrame de "Drop_std_DF". El método "pandas" que utilizamos aquí para imprimir todas las columnas es el "PD.método set_option () ". Esto nos ayuda a imprimir todas las columnas del DataFrame "Drop_std_DF". El parámetro que pasamos a este "PD.set_option () "El método es" Visualización.max_column "como el primer parámetro y" ninguno "se ingresa como el segundo parámetro. Después de esto, colocamos "imprime ()" a continuación y ponemos "drop_std_df" en él. Entonces, cuando ejecutemos este código, veremos todas las columnas del DataFrame impreso en la pantalla.

Ahora, necesitamos ejecutar el código anterior para obtener la salida. Para este propósito, presionamos "Shift+Enter" y esta salida se muestra. Aquí, todas las columnas son visibles porque hemos utilizado el método "pandas" para imprimir todas las columnas del marco de datos.

Ejemplo # 02:

El "drop_std_df" se usa nuevamente aquí. Ahora, primero imprimimos todo el marco de datos. Luego, mostraremos todos los nombres de columnas de este marco de datos sin los datos que hemos agregado a estas columnas. Aquí, puede tener en cuenta que primero, simplemente imprimimos este DataFrame usando "print ()" y poniendo "drop_std_df" en él. Luego, estamos aplicando el "DataFrame.columnas.método tolist () "aquí, por lo que solo obtendrá los nombres de todas las columnas que hemos agregado a este marco de datos. Utilizamos este método colocando el nombre del DataFrame y escribiéndolo como "Drop_STD_DF.columnas.Listar()". También escribimos este método dentro del "print ()" para que también imprima los nombres de todas las columnas en la pantalla.

Cuando se ejecuta este código, se obtiene este resultado. Aquí, todo el marco de datos se presenta primero. Luego, solo imprime los nombres de todas las columnas de DataFrame. Obtenemos estos nombres de las columnas de DataFrame utilizando el método "Pandas" que es "DataFrame.columnas.Listar()".

Ejemplo # 03:

El "Cars_DF" ahora se crea en este ejemplo y se le agregan "Car_id, Cars, Año de Venta y Car_Code". El "CAR_ID" es el nombre de la columna y agregamos "C1, C2, C3, C4, C5, C6 y C7". Luego, "Wagonr, Mehran, Swift, Alto, Cultus, Honda City y Honda Civic" se insertan en la columna "Cars". También agregamos el año de ventas que son "2005, 2000, 2007, 2018, 2015, 2019 y 2021" en la columna "Año de venta". La última columna que tenemos aquí es la columna "Car_code" donde agregamos "48991, 49172, 67192, 49012, 79123, 21987 y 91272". El "PD.establecer la opción () "El método de" Pandas "se usa en este caso para imprimir todas las columnas. Esto nos hace más fácil imprimir cada columna que esté presente en el marco de datos "Cars_DF".

Suministramos "ninguno" como el segundo parámetro y "visualización.columna máxima "como el primer parámetro al llamar a este" PD.Establecer el método de opción () ". Después de eso, insertamos "cars_df" en "print ()" a continuación. Por lo tanto, después de ejecutar este código, la pantalla mostrará todas las columnas del marco de datos "CARS_DF".

Como hemos utilizado el método "pandas" que es "PD.set_option () "Para imprimir todas las columnas del DataFrame" Cars_DF ", todas las columnas se muestran aquí en este resultado.

Ejemplo # 04:

También podemos obtener los datos del archivo CSV y los almacenaremos en el formulario de DataFrame. Luego, muestre todas las columnas utilizando el método "pandas". Entonces, en este ejemplo, haremos esto y le mostraremos cómo obtener datos del CSV e imprimir todas las columnas en el terminal. Primero leemos el archivo CSV cuyos datos queremos renderizar. La oficina.El nombre del archivo CSV "se agrega al" PD.Read_csv "Método para que lea todos los datos de este archivo y también guarda los datos en la variable" DataFrame ".

Después de aplicar esta función, los datos del archivo CSV se convierten en DataFrame y se guardan aquí. Ahora, tenemos que imprimir todas las columnas de ese marco de datos que obtenemos después de leer el archivo CSV. Entonces, para esto, hemos agregado el "PD.método set_option () ". Luego, agregó "Pantalla.max_columns y ninguno ”como parámetros de este método. Después de esto, colocamos "imprime ()" en el que hemos insertado el "marco de datos". Ahora, todas las columnas se presentarán en el terminal después de ejecutar este código.

El archivo CSV contiene estos datos que se representan en el terminal. Contiene cinco columnas, y las cinco columnas se imprimen aquí en forma de DataFrame. Entonces, de esta manera, podemos imprimir fácilmente todas las columnas del DataFrame sin ninguna dificultad.

Conclusión

En este tutorial, el concepto de imprimir todas las columnas del marco de datos se ha explicado en detalle. Hemos discutido que el método "pandas" "PD.set_option () "nos ayuda a imprimir todas las columnas de DataFrame y" DataFrame.columnas.tolist () ”ayuda a imprimir solo los nombres de todas las columnas del marco de datos. Hemos utilizado ambos métodos en el código "pandas" en este tutorial y también hemos explicado estos códigos en detalle. Hemos mostrado las columnas impresas de DataFrame también en la salida aquí. El concepto de imprimir todas las columnas del marco de datos se puede aprender fácilmente de este tutorial porque todos los códigos y los métodos que ayudan a imprimir todas las columnas del marco de datos se explican con detalle profundo aquí.