Example 1: Print a Pandas DataFrame (Default Format)# Importing pandas package import pandas as pd # Creating a dictionary d = { "Name":['Hari','Mohan','Neeti','Shaily','Ram','Umesh','Shirish','Rashmi','Pradeep'
方法2:使用pd.option_context() pd.set_option() 方法为显示dataframe提供了永久设置。 pd.option_context() 在 with 语句上下文中临时设置选项。 pd.option_context() 是上述 pd.set_options() 的单行代码并具有临时效果。 以下代码打印上述 df,其中包含 5 行、所有列、一行中的所有列,列标题左对齐,每个浮点...
现在,如果您的DataFrame包含的行数超过一定数目,那么将仅显示一些记录(来自df的头部和尾部): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,size=(100,4)),columns=[f'column{i}'foriinrange(0,4)])print(df)# column0 colum...
这个示例的DataFrame比较简单,如果列多的话,阅读会更加困难。 2. 表格显示 接下来,该Rich登场了。 为了方便后续逐步扩展功能,我创建了一个DataFramePretty类来显示DataFrame。 # -*- coding: utf-8 -*-importpandasaspdfromrich.consoleimportConsolefromrich.tableimportTableclassDataFramePretty(object):def__init__...
有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置valu...
cufflinks在plotly的基础上做了一进一步的包装,方法统一,参数配置简单。其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。 比如下面的lins线图。 importpandasaspd importcufflinksascf importnumpyasnp cf.set_config_file(offline=True) ...
DataFrame.to_xml(path_or_buffer=None, index=True, root_name='data', row_name='row', na_rep=None, attr_cols=None, elem_cols=None, namespaces=None, prefix=None, encoding='utf-8', xml_declaration=True, pretty_print=True, parser='lxml', stylesheet=None, compression='infer', storage_opt...
DataFrame.to_xml(path_or_buffer=None, index=True, root_name='data', row_name='row', na_rep=None, attr_cols=None, elem_cols=None, namespaces=None, prefix=None, encoding='utf-8', xml_declaration=True, pretty_print=True, parser='lxml', stylesheet=None, compression='infer', storage_opt...
df = DataFrame(data,index=pd.date_range('02/01/2016','02/04/2016'))print(df.head(10)) pretty_print('华丽的分隔符') df[~df.isin([7.93])] =0# 将 df 中不为 6.93 的变为 0print(df)""" open close high low 2016-02-01 8.08 7.93 8.10 7.88 ...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot, # so we'll create a function to save us some time!