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。 cf.set_config_file(offline=True) cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study='sma',periods=[13,21,55]) 再比如box箱型图。 cf.datagen.box(20).iplot(kind='box',legend=False) 看着...
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) cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(s...
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。 importpandasaspdimportcufflinksascfimportnumpyasnp cf.set_config_file(offline=True) cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study...
当然还可以直接使用DataFrame绘制其他复杂的图表 如果在数据分析工作中经常需要数据可视化的话就考虑使用cufflinks吧! 03 使用notebook的Magic命令 Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能,数熟练使用该命令可以解决数据分析中的一些常见问题。使用%lsmagic就可以查看所有的Magic命令,下面我们介绍几个常用的 %store:在...
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。 importpandasaspdimport cufflinksascfimport numpyasnpcf.set_config_file(offline=True)cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study...
这个代码将设置pandas的选项,使得DataFrame对象的所有行都会被显示出来,而不会被截断。 有时候,我们可能需要查看一些复杂数据结构的全部内容,比如字典或者列表。我们可以使用pprint模块来实现: importpprint complex_data={"key1":"value1","key2":["value2","value3"]}pp=pprint.PrettyPrinter(width=40,compact=...
pd.set_option('expand_frame_repr...如何打印所有行现在,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): import pandas as pd import numpy as np...总结在今天的文章中,我们讨论了Pandas的一些显示选项,使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器,漂亮地打印DataFrame...
print(table) 定义函数打印dataframe from prettytable import PrettyTable def print_pretty(df0): df=df0.reset_index(inplace=False) columns=list(df.columns) table = PrettyTable(columns) rowNum = df.shape[0] for i in range(0,rowNum-1): ...
上一个神器Pandas Profiling可以快速帮助我们预览数据,那么这个神器cufflinks可以帮我们直接使用DataFrame快速绘制交互式图表。就像seaborn封装了matplotlib一样,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。 对pandas熟悉的同学可能知道pandas可以直接调用.plot()绘图,我们来看看 ...
定义函数打印dataframe fromprettytable import PrettyTable def print_pretty(df0): df=df0.reset_index(inplace=False) columns=list(df.columns) table =PrettyTable(columns) rowNum = df.shape[0] for i inrange(0,rowNum-1): table.add_row(list(df.iloc[i]))print(table.get_string(align="r")) ...