Как вывести весь датафрейм pandas

Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas

Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.

Что такое Pandas и зачем он нужен

Pandas — это библиотека для работы с данными на Python. Она упрощает жизнь аналитикам: где раньше использовалось 10 строк кода теперь хватит одной.

Например, чтобы прочитать данные из csv, в стандартном Python надо сначала решить, как хранить данные, затем открыть файл, прочитать его построчно, отделить значения друг от друга и очистить данные от специальных символов.

В Pandas всё проще. Во-первых, не нужно думать, как будут храниться данные — они лежат в датафрейме. Во-вторых, достаточно написать одну команду:

Pandas добавляет в Python новые структуры данных — серии и датафреймы. Расскажу, что это такое.

Структуры данных: серии и датафреймы

Серии — одномерные массивы данных. Они очень похожи на списки, но отличаются по поведению — например, операции применяются к списку целиком, а в сериях — поэлементно.

То есть, если список умножить на 2, получите тот же список, повторенный 2 раза.

А если умножить серию, ее длина не изменится, а вот элементы удвоятся.

Обратите внимание на первый столбик вывода. Это индекс, в котором хранятся адреса каждого элемента серии. Каждый элемент потом можно получать, обратившись по нужному адресу.

Еще одно отличие серий от списков — в качестве индексов можно использовать произвольные значения, это делает данные нагляднее. Представим, что мы анализируем помесячные продажи. Используем в качестве индексов названия месяцев, значениями будет выручка:

Теперь можем получать значения каждого месяца:

Так как серии — одномерный массив данных, в них удобно хранить измерения по одному. На практике удобнее группировать данные вместе. Например, если мы анализируем помесячные продажи, полезно видеть не только выручку, но и количество проданных товаров, количество новых клиентов и средний чек. Для этого отлично подходят датафреймы.

Датафреймы — это таблицы. У их есть строки, колонки и ячейки.

Технически, колонки датафреймов — это серии. Поскольку в колонках обычно описывают одни и те же объекты, то все колонки делят один и тот же индекс:

Объясню, как создавать датафреймы и загружать в них данные.

Создаем датафреймы и загружаем данные

Бывает, что мы не знаем, что собой представляют данные, и не можем задать структуру заранее. Тогда удобно создать пустой датафрейм и позже наполнить его данными.

А иногда данные уже есть, но хранятся в переменной из стандартного Python, например, в словаре. Чтобы получить датафрейм, эту переменную передаем в ту же команду:

Случается, что в некоторых записях не хватает данных. Например, посмотрите на список goods_sold — в нём продажи, разбитые по товарным категориям. За первый месяц мы продали машины, компьютеры и программное обеспечение. Во втором машин нет, зато появились велосипеды, а в третьем снова появились машины, но велосипеды исчезли:

Если загрузить данные в датафрейм, Pandas создаст колонки для всех товарных категорий и, где это возможно, заполнит их данными:

Обратите внимание, продажи велосипедов в первом и третьем месяце равны NaN — расшифровывается как Not a Number. Так Pandas помечает отсутствующие значения.

Теперь разберем, как загружать данные из файлов. Чаще всего данные хранятся в экселевских таблицах или csv-, tsv- файлах.

Файлы формата csv и tsv — это текстовые файлы, в которых данные отделены друг от друга запятыми или табуляцией:

После загрузки данных в датафрейм, хорошо бы их исследовать — особенно, если они вам незнакомы.

Исследуем загруженные данные

В датафрейме 5009 строк и 5 колонок.

Теперь видим, что в таблице есть дата заказа, метод доставки, номер клиента и выручка.

Тип object — это текст, float64 — это дробное число типа 3,14.

Ожидаемо, в индексе датафрейма номера заказов: 100762, 100860 и так далее.

Получив первое представление о датафреймах, теперь обсудим, как доставать из него данные.

Получаем данные из датафреймов

Данные из датафреймов можно получать по-разному: указав номера колонок и строк, использовав условные операторы или язык запросов. Расскажу подробнее о каждом способе.

Указываем нужные строки и колонки

Обратите внимание, результат команды — новый датафрейм с таким же индексом.

Можно фильтровать датафреймы по колонкам и столбцам одновременно:

Часто вы не знаете заранее номеров заказов, которые вам нужны. Например, если задача — получить заказы, стоимостью более 1000 рублей. Эту задачу удобно решать с помощью условных операторов.

Если — то. Условные операторы

Задача: нужно узнать, откуда приходят самые большие заказы. Начнем с того, что достанем все покупки стоимостью более 1000 долларов:

Интересно, сколько дорогих заказов было доставлено первым классом? Добавим в фильтр ещё одно условие:

Язык запросов

Разобравшись, как получать куски данных из датафрейма, перейдем к тому, как считать агрегированные метрики: количество заказов, суммарную выручку, средний чек, конверсию.

Считаем производные метрики

Другое дело. Теперь видим сумму выручки по каждому классу доставки. По суммарной выручке неясно, становится лучше или хуже. Добавим разбивку по датам заказа:

Ого, получается, что это так прыгает средний чек. Интересно, а какой был самый удачный день? Чтобы узнать, отсортируем получившийся датафрейм: выведем 10 самых денежных дней по выручке:

Команда разрослась, и её теперь неудобно читать. Чтобы упростить, можно разбить её на несколько строк. В конце каждой строки ставим обратный слеш \ :

В самый удачный день — 18 марта 2014 года — магазин заработал 27 тысяч долларов с помощью стандартного класса доставки. Интересно, откуда были клиенты, сделавшие эти заказы? Чтобы узнать, надо объединить данные о заказах с данными о клиентах.

Объединяем несколько датафреймов

До сих пор мы смотрели только на таблицу с заказами. Но ведь у нас есть еще данные о клиентах интернет-магазина. Загрузим их в переменную customers и посмотрим, что они собой представляют:

Решаем задачу

Закрепим полученный материал, решив задачу. Найдем 5 городов, принесших самую большую выручку в 2016 году.

Для начала отфильтруем заказы из 2016 года:

Город — это атрибут пользователей, а не заказов. Добавим информацию о пользователях:

Cруппируем получившийся датафрейм по городам и посчитаем выручку:

Отсортируем по убыванию продаж и оставим топ-5:

Возьмите данные о заказах и покупателях и посчитайте:

Через некоторое время выложу ответы в Телеграме. Подписывайтесь, чтобы не пропустить ответы и новые статьи.

Кстати, большое спасибо Александру Марфицину за то, что помог отредактировать статью.

Источник

Моя шпаргалка по pandas

Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.

Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

1. Подготовка к работе

Если вы хотите самостоятельно опробовать то, о чём тут пойдёт речь, загрузите набор данных Anime Recommendations Database с Kaggle. Распакуйте его и поместите в ту же папку, где находится ваш Jupyter Notebook (далее — блокнот).

Теперь выполните следующие команды.

После этого у вас должна появиться возможность воспроизвести то, что я покажу в следующих разделах этого материала.

2. Импорт данных

▍Загрузка CSV-данных

Здесь я хочу рассказать о преобразовании CSV-данных непосредственно в датафреймы (в объекты Dataframe). Иногда при загрузке данных формата CSV нужно указывать их кодировку (например, это может выглядеть как encoding=’ISO-8859–1′ ). Это — первое, что стоит попробовать сделать в том случае, если оказывается, что после загрузки данных датафрейм содержит нечитаемые символы.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

▍Создание датафрейма из данных, введённых вручную

Это может пригодиться тогда, когда нужно вручную ввести в программу простые данные. Например — если нужно оценить изменения, претерпеваемые данными, проходящими через конвейер обработки данных.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Данные, введённые вручную

▍Копирование датафрейма

Копирование датафреймов может пригодиться в ситуациях, когда требуется внести в данные изменения, но при этом надо и сохранить оригинал. Если датафреймы нужно копировать, то рекомендуется делать это сразу после их загрузки.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

3. Экспорт данных

▍Экспорт в формат CSV

При экспорте данных они сохраняются в той же папке, где находится блокнот. Ниже показан пример сохранения первых 10 строк датафрейма, но то, что именно сохранять, зависит от конкретной задачи.

4. Просмотр и исследование данных

▍Получение n записей из начала или конца датафрейма

Сначала поговорим о выводе первых n элементов датафрейма. Я часто вывожу некоторое количество элементов из начала датафрейма где-нибудь в блокноте. Это позволяет мне удобно обращаться к этим данным в том случае, если я забуду о том, что именно находится в датафрейме. Похожую роль играет и вывод нескольких последних элементов.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Данные из начала датафрейма

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Данные из конца датафрейма

▍Подсчёт количества строк в датафрейме

▍Подсчёт количества уникальных значений в столбце

Для подсчёта количества уникальных значений в столбце можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение сведений о датафрейме

В сведения о датафрейме входит общая информация о нём вроде заголовка, количества значений, типов данных столбцов.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Сведения о датафрейме

▍Вывод статистических сведений о датафрейме

Знание статистических сведений о датафрейме весьма полезно в ситуациях, когда он содержит множество числовых значений. Например, знание среднего, минимального и максимального значений столбца rating даёт нам некоторое понимание того, как, в целом, выглядит датафрейм. Вот соответствующая команда:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Статистические сведения о датафрейме

▍Подсчёт количества значений

Для того чтобы подсчитать количество значений в конкретном столбце, можно воспользоваться следующей конструкцией:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Подсчёт количества элементов в столбце

5. Извлечение информации из датафреймов

▍Создание списка или объекта Series на основе значений столбца

Это может пригодиться в тех случаях, когда требуется извлекать значения столбцов в переменные x и y для обучения модели. Здесь применимы следующие команды:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты работы команды anime[‘genre’].tolist()

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты работы команды anime[‘genre’]

▍Получение списка значений из индекса

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Получение списка значений столбцов

Вот команда, которая позволяет получить список значений столбцов:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

6. Добавление данных в датафрейм и удаление их из него

▍Присоединение к датафрейму нового столбца с заданным значением

Иногда мне приходится добавлять в датафреймы новые столбцы. Например — в случаях, когда у меня есть тестовый и обучающий наборы в двух разных датафреймах, и мне, прежде чем их скомбинировать, нужно пометить их так, чтобы потом их можно было бы различить. Для этого используется такая конструкция:

▍Создание нового датафрейма из подмножества столбцов

Это может пригодиться в том случае, если требуется сохранить в новом датафрейме несколько столбцов огромного датафрейма, но при этом не хочется выписывать имена столбцов, которые нужно удалить.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результат выполнения команды

▍Удаление заданных столбцов

Этот приём может оказаться полезным в том случае, если из датафрейма нужно удалить лишь несколько столбцов. Если удалять нужно много столбцов, то эта задача может оказаться довольно-таки утомительной, поэтому тут я предпочитаю пользоваться возможностью, описанной в предыдущем разделе.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Добавление в датафрейм строки с суммой значений из других строк

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результат выполнения команды

Команда вида df.sum(axis=1) позволяет суммировать значения в столбцах.

7. Комбинирование датафреймов

▍Конкатенация двух датафреймов

Эта методика применима в ситуациях, когда имеются два датафрейма с одинаковыми столбцами, которые нужно скомбинировать.

В данном примере мы сначала разделяем датафрейм на две части, а потом снова объединяем эти части:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Датафрейм, объединяющий df1 и df2

▍Слияние датафреймов

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

8. Фильтрация

▍Получение строк с нужными индексными значениями

Индексными значениями датафрейма anime_modified являются названия аниме. Обратите внимание на то, как мы используем эти названия для выбора конкретных столбцов.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по числовым индексам

Следующая конструкция позволяет выбрать три первых строки датафрейма:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по заданным значениям столбцов

Для получения строк датафрейма в ситуации, когда имеется список значений столбцов, можно воспользоваться следующей командой:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

Если нас интересует единственное значение — можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение среза датафрейма

Эта техника напоминает получение среза списка. А именно, речь идёт о получении фрагмента датафрейма, содержащего строки, соответствующие заданной конфигурации индексов.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Фильтрация по значению

Из датафреймов можно выбирать строки, соответствующие заданному условию. Обратите внимание на то, что при использовании этого метода сохраняются существующие индексные значения.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

9. Сортировка

Для сортировки датафреймов по значениям столбцов можно воспользоваться функцией df.sort_values :

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

10. Агрегирование

▍Функция df.groupby и подсчёт количества записей

Вот как подсчитать количество записей с различными значениями в столбцах:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Функция df.groupby и агрегирование столбцов различными способами

▍Создание сводной таблицы

Для того чтобы извлечь из датафрейма некие данные, нет ничего лучше, чем сводная таблица. Обратите внимание на то, что здесь я серьёзно отфильтровал датафрейм, что ускорило создание сводной таблицы.

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

11. Очистка данных

▍Запись в ячейки, содержащие значение NaN, какого-то другого значения

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Таблица, содержащая значения NaN

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты замены значений NaN на 0

12. Другие полезные возможности

▍Отбор случайных образцов из набора данных

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Перебор строк датафрейма

Следующая конструкция позволяет перебирать строки датафрейма:

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Результаты выполнения команды

▍Борьба с ошибкой IOPub data rate exceeded

Если вы сталкиваетесь с ошибкой IOPub data rate exceeded — попробуйте, при запуске Jupyter Notebook, воспользоваться следующей командой:

Итоги

Здесь я рассказал о некоторых полезных приёмах использования pandas в среде Jupyter Notebook. Надеюсь, моя шпаргалка вам пригодится.

Источник

Как вывести всю таблицу в Pandas?

Как вывести всю таблицу в Pandas (со всеми рядами и строками, без сокращения данных).

Многоточие в таблице для программиста, как закрытые двери в квартире для кота: может быть скрытая информация и не пригодится, но взглянуть-то хочется! Очень часто такой подход позволяет достичь хороших результатов: коту найти сосиску, ну а нам, любителям табличных данных — выявить возможную закономерность, найти новый признак или возможный баг в данных. Давайте же разберемся, что мешает нам взглянуть на данные без ограничений и вывести всю таблицу в Pandas целиком.

Как выглядит таблица в сокращенном варианте?

Для начала смоделируем эту неприятную ситуацию: загрузим таблицу с данными в переменную data и попробуем вывести ее на экран. В качестве демонстративной таблицы, я загружу данные о ТОП-550 литературных бестселлерах за 2009-2019 годы, набравших наибольшее число продаж на сайте Amazon. Данные выложены на сайте Kaggle, скачать их можно на странице: https://www.kaggle.com/sootersaalu/amazon-top-50-bestselling-books-2009-2019, либо с моего сайта по ссылке «Топ-550 литературных бестселлеров».

Итак, загружаю данные и вывожу таблицу на экран:

Согласитесь, не очень удобный для восприятия формат вывода: не смотря на то, что под таблицей гордо располагается информация о том, что таблица содержит 550 рядов и 7 столбцов, нам для обзора доступна лишь небольшая часть из них. Остальное содержимое скрыто за многоточием. Кроме этого, некоторые данные в столбце «Name», похоже, усечены. Давайте исправим это!

Корректируем вывод табличных данных с помощью функции set_option() в Pandas

Для начала небольшой спойлер:

При установке значений опций ‘display.max_rows’, ‘display.max_columns’, ‘display.max_colwidth’ как None, можно сбросить ограничения на число выводимых рядов, столбцов таблицы, а также на длину записи в таблице:

А теперь подробности!

В Pandas существует служебная функция set_option(), позволяющая настроить формат вывода таблицы по своему желанию. Рассмотрим наиболее полезные для работы с таблицами параметры функции set_option():

1. display.max_rows

При установке значения для параметра ‘display.max_rows’ Вы можете ограничить количество выведенных строк с данными значением типа int. Рассмотрим пример:

В данном случае на экран будут выведены 7 строк: 3 первых и 3 последних записи таблицы, разделенные строкой с многоточием.

Для того, чтобы сбросить ограничения на число строк, нужно определить значение опции ‘display.max_rows’ как None:

2. display.max_columns

Настройка этой опции позволяет регулировать число выводимых столбцов. Если параметр ‘display.max_columns’ определен значением типа int, меньшим, чем действительное число столбцов в таблице, то при выводе таблицы, мы увидим столбец из многоточий, как на приведенном в начале статьи «Рис.1».

Чтобы снять ограничения на количество столбцов, нужно для опции ‘display.max_columns’ установить значение None:

3. display.max_colwidth

Эта опция может быть задана числовым значением типа int или определена, как None. Числовое значение позволяет ограничить количество символов в столбце таблицы. Рассмотрим пример:

Приведенная выше в качестве примера строка, ограничит все записи в таблице 10-ю символами.

Для вывода всех символов в записях, нужно определить значение опции ‘display.max_colwidth’ как None:

Результат сброса ограничений на вывод табличных данных

Протестируем работу функции set_option() на рассмотренном в начале статьи примере. Сбросим ограничения на количество отображаемых данных перед выводом таблицы на экран:

Ограничения сняты! На изображении выше видно, что многоточия пропали, появилась полоса прокрутки, количество записей увеличилось, а в столбце Name выводится полная информация.

Мы достигли желаемой цели благодаря верным значениям опций в функции set_option()!

Источник

7 полезных операций в Pandas при работе с DataFrame

Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть фото Как вывести весь датафрейм pandas. Смотреть картинку Как вывести весь датафрейм pandas. Картинка про Как вывести весь датафрейм pandas. Фото Как вывести весь датафрейм pandas

Абстракция датафрейма является одной из наиболее полезных концепций в современной экосистеме управления данными. Вращается она главным образом вокруг табличных структур, которые имеют повышенную производительность при обновлении и запросе данных различными способами. Сериализация/десериализация этих структур из/в различные форматы файлов упрощает работу с данными. Более того, возможность производить различные SQL-подобные операции, такие как объединение, наряду с выполнением математических вычислений в самом датафрейме существенно расширяет возможности программиста.

Эта статья подчеркивает некоторые наиболее полезные операции, которые можно выполнять с помощью абстракции датафрейма. Реализовывать мы их будем через библиотеку Pandas. Постараюсь представить материал в интуитивно понятной форме, чтобы в дальнейшем вы могли применить эти знания в других случаях или при работе с другими фреймворками.

1. Конкатенация DataFrame

Если требуется конкатенировать их вдоль x, то вызов API будет таким:

Если же вдоль y, то таким:

Применение

Вариант с axis = 0 используется нечасто, но его можно применять в сценариях, когда нужно обработать массивы данных, собранных с упорядочиванием. То есть, когда последовательность данных соответствует последовательности других массивов данных. В таком случае эти массивы можно объединить вдоль оси x, получив более объемное и значительное представление в табличном формате. Затем к полученной структуре можно применять операции, использующие все типы данных в ее столбцах.

2. Разделение DataFrame

Датафрейм можно разделить множеством способов, и выбор техники полностью зависит от цели этого разделения. Рассмотрим ряд случаев.

Просмотр сведений

Исключение столбцов

Этот метод разделяет датафрейм вдоль оси y, то есть просто выбрасывает из него часть столбцов. Используется данный метод в типичном сценарии, когда нам не нужно, чтобы конечный DataFrame содержал эти столбцы, или когда мы предполагаем, что при дальнейшем обновлении структура станет занимать слишком много памяти.

Удаление датафреймов друг из друга

Применение

Предположим, что столбец A — это определенный вид ID сведений о работнике. К примеру, датафрейм X состоит из всех данных о работниках, а датафрейм Y содержит данные (с той же структурой) о работниках, не разбирающихся в Python. Нам нужно отфильтровать сведения о сотрудниках, которые не знакомы с Python.

Определение дельты записей на основе столбца

Применение

Взгляните на эту таблицу:

Эти пары могли быть сгенерированы, например, из двух журналов: старого и нового. Нам нужно найти пары ID, принадлежащие одному и тому же человеку. Предположим, что ваш отдел кадров неожиданно заявляет, что определенный список ( hr_list ) сотрудников с ID_1 больше в компании не работает. Как удалить их из этого датафрейма?

Разделение на основе значений столбцов

Датафрейм можно фильтровать на основе значений столбца. В этом случае критерий отбора может включать несколько выражений при условии, что они будут возвращать логические значения.

Это простейший пример.

3. Подсчет записей в столбце

Это эффективный способ определения количества различных элементов в столбце.

Ответ на приведенный выше запрос можно получить следующим подходом:

4. Чтение фрагментов DataFrame

В некоторых случаях будет более эффективно считывать только части датафрейма, особенно при его больших размерах. Обратите внимание, что каждый датафрейм является индексированной табличной структурой, находящейся в памяти, а значит потребляющей пространство, потенциально нужное другим структурам данных. В связи с этим при работе с большими массивами информации всегда лучше считывать только ее нужную часть.

Более того, можно считывать большие файлы в отдельные фрагменты и маршалировать их в датафреймы.

5. Применение функций к строкам

Есть и альтернативный метод. Его можно использовать, когда функцию f() требуется применить только к одному столбцу.

6. Объединение двух датафреймов

Однако стоит заметить, что операция merge является дорогостоящей, в связи с чем перед слиянием больших датасетов стоит проявлять особое внимание. В случаях, когда датасеты слишком велики, рекомендуется использовать методы группировки (англ.), чтобы избежать перегрузки памяти и связанных с этим проблем производительности.

7. Переименование столбцов

Переименовывать столбцы особенно полезно перед сериализацией файла или перед внедрением стороннего хранилища данных.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *