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...
自定义dataframe 上面csv 有很多表头,但是 print 输出的只有timestamp、ros time两列,中间省略的很多,默认情况下, pandas 在打印 DataFrame 时,如果列数超过一定阈值就会用省略号...代替中间的列。这样做是为了防止输出内容过于冗长。 但在某些场景下,我们可能需要查看 DataFrame 的全部列,此时就可以使用将该阈值设置...
print(jobs_df.info()) ''' <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3140 entries, 0 to 3139 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 city 3140 non-null object 1 companyFullName 3140 non-null object 2 positionName 3140 non-nu...
=['dtstatdate','iWorldId','X1','X2']dataFrame=dataFrame.set_index(['dtstatdate','iWorldId'])# 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value的显示长度为100,默认为50pd.set_option('max_colwidth',300)printdataFrame...
也因为是基于index的关联,所以pd.concat可以对超过2个以上的dataframe做join操作 Copy # 按列拼接,设置axis=1# inner joinprint(df1.shape,df2.shape) df_m_c = pd.concat([df1,df2], axis=1, join='inner')print(df_m_c.shape) 输出:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 20551697 entries, 0 to 1924562 Data columns (total 15 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 tripduration 20551697 non-null int64 1 starttime 20551697 non-null object 2 stoptime 20551697 non-null object 3 start st...
print frame.sort_index(axis = 1, ascending = False) # 设置降序排序 ''' D C B A b 2 3 1 0 a 6 7 5 4 ''' print 'DataFrame按列的值排序' frame = DataFrame({'b':[4, 7, -3, 2], 'a':[0, 1, 0, 1]}) print frame ...
df = pd.DataFrame(result) toc = time.perf_counter() print(f"{df.shape[0]} rows enriched in {toc - tic:0.4f} seconds") print(df) 注意,我使用df.iterrows()返回元组的迭代器(row_number, row),所以我修改了enrich_row来处理这种格式。
三、DataFrame的创建 DataFrame的创建有很多种方式。 在工程项目中,我们如果直接使用Pandas的方法pd.read_csv('file.csv')和pd.read_excel('file.xlsx')方法,这两个方法返回的数据就是DataFrame类型的数据,接下来我们来看看使用其他的方法如何进行DataFrame数据的创建。 1. 使用字典创建DataFrame 使用字典创建DataFrame...
DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换,支持Python和NumPy的数据类型。 df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64) 对数据聚合,我测试了 DataFrame.groupby 和DataFrame.pivot_table 以及 pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒,连接表为26秒,生成透视表的速度更...