📅  最后修改于: 2023-12-03 15:40:10.510000             🧑  作者: Mango
在pandas中当数据框的行和列较多时,会自动截断显示,因此可能无法完全查看所有的数据,这很不方便。
那么如何展示完整的数据框呢?下面是几种方法可以让你轻松地查看完整的数据框。
在pandas中,可以设置一些参数来控制数据框的显示方式,例如:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度
pd.set_option('display.max_colwidth', None) # 显示所有文本
通过设置参数来显示所有的行和列,以及设置显示的宽度和文本长度。但是在数据非常大时,这种方法可能会导致内存溢出或者卡顿。
在pandas中,head()
函数和tail()
函数可以分别查看数据框的前几行和后几行,例如:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head(10)) # 显示前10行
print(df.tail(10)) # 显示后10行
这种方法可以用于查看数据框的前几行和后几行,但是无法显示所有的数据,不适合查看完整的数据框。
Tqdm是一个快速,可扩展的Python进度条库,用于在循环中显示进度条。同时,它还可以用于显示完整的数据框,例如:
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
df = pd.read_csv('data.csv')
for i in tqdm(range(len(df))):
print(df.iloc[[i]])
在循环中使用tqdm
函数,逐行遍历整个数据框,并逐行输出,这样就可以查看完整的数据框。
以上是三种显示完整数据框的方法,具体方法根据实际需求选择,当然在内存不够时,建议使用第二种方法查看部分数据。