Gần đây tôi bắt đầu làm việc với máy học bằng python. Trong khi thực hiện một số thao tác trên dữ liệu đầu vào của chúng tôi bằng gói gấu trúc, tôi đã gặp sự cố này. Vì vậy, nghĩ đến việc chia sẻ ở đây
Dưới đây là các bước đơn giản để tải tệp csv và in khung dữ liệu bằng khung gấu trúc python
import pandas
df = pandas.read_csv["data.csv"]
print[df]
Vào chế độ toàn màn hình Thoát chế độ toàn màn hình
Điều này sẽ in dữ liệu đầu vào từ dữ liệu. tệp csv như bên dưới
Trong hình trên, bạn có thể thấy tổng số không. của hàng là 29, nhưng nó chỉ hiển thị NĂM hàng. Điều này là do theo cài đặt mặc định trong thư viện pandas chỉ có NĂM hàng trong môi trường của tôi [một số hệ thống sẽ là 60 tùy thuộc vào cài đặt]. Tên thuộc tính gấu trúc để thay đổi giá trị này được hiển thị. max_rows. Chúng tôi có thể thay đổi giá trị này để hiển thị bao nhiêu hàng tùy thích. Nếu bạn muốn hiển thị MƯỜI hàng, bạn có thể đặt hiển thị. giá trị thuộc tính max_rows thành MƯỜI như hình bên dưới
pandas.set_option['display.max_rows', 10]
df = pandas.read_csv["data.csv"]
print[df]
Vào chế độ toàn màn hình Thoát chế độ toàn màn hình
Và kết quả bạn có thể thấy như bên dưới hiển thị 10 hàng
Nếu chúng tôi muốn hiển thị tất cả các hàng từ khung dữ liệu. Chúng ta cần đặt giá trị này là KHÔNG hoặc nhiều hơn tổng số hàng trong khung dữ liệu như bên dưới
Chế độ xem in mặc định cho Khung dữ liệu Pandas có thể bị giới hạn đối với các bộ dữ liệu lớn hơn và có thể cản trở việc xem xét kỹ lưỡng dữ liệu
Tùy chọn hiển thị gấu trúc
Nếu bạn có DataFrame dài hơn 60 hàng, bạn có thể đã gặp phải kết quả như thế này
Chế độ xem nén này có thể hoạt động tốt nếu bạn muốn kiểm tra nhanh DataFrame của mình. Tuy nhiên, dạng xem này sẽ không hoạt động khi bạn cần kiểm tra nhiều hàng hơn hoặc bạn có dữ liệu văn bản dài hơn bị cắt bớt trong một ô chẳng hạn. Với một vài dòng mã, chúng ta có thể tiến gần hơn đến chế độ xem bảng tính
Dưới đây là các tham số phổ biến nhất mà tôi sử dụng để thay đổi các tùy chọn chế độ xem gấu trúc mặc định
pd.options.display.max_columns = 250 #Changes the number of columns diplayed [default is 20] pd.options.display.max_rows = 250 #Changes the number of rows diplayed [default is 60] pd.options.display.max_colwidth = 250 #Changes the number of characters in a cell so that the contents don't get truncated [default is 50]
Một cảnh báo trước khi đặt các giá trị này là số bạn đặt làm đối số cho đoạn mã đó phải dài hơn DataFrame của bạn. Vì vậy, nếu DataFrame của bạn dài 200 hàng, thì bạn phải chạy. ________số 8_______
Bảng tương tác trong Google Colab
Google Colab có chức năng kỳ diệu cho phép bạn dễ dàng tạo bảng dữ liệu tương tác với một dòng mã. Sau khi bạn chạy đoạn mã sau, bạn sẽ nhận được một bảng dữ liệu tương tác vào lần tới khi bạn in DataFrame của mình
%load_ext google.colab.data_table
Đây là một ví dụ
import pandas as pd import numpy as np %load_ext google.colab.data_table df = pd.DataFrame[np.random.randint[100,size=[1000, 3]],columns=['A','B','C']] df
Chế độ xem này bổ sung khả năng
- Trang qua tất cả dữ liệu của bạn
- Thêm bộ lọc
- Sắp xếp bằng cách nhấp vào tên cột
Ngoài ra, có một số tùy chọn để tùy chỉnh thêm bảng dữ liệu tương tác. Đoạn mã tiếp theo này cho phép bạn xóa chỉ mục và thay đổi số lượng hàng được hiển thị trên mỗi trang
from google.colab import data_table data_table.DataTable[df, include_index=False, num_rows_per_page=10]
Cuối cùng, để quay lại chế độ xem DataFrame mặc định, bạn có thể chạy đoạn mã này
%unload_ext google.colab.data_table
Để xem ví dụ trực tiếp, hãy xem sổ ghi chép này do nhóm Google tạo
Xuất sang CSV
Một số lập trình viên Python [như tôi] đã bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu trong Excel và có thể thoải mái hơn khi thao tác với dữ liệu trong bảng tính. Để có được trải nghiệm tương tự, chỉ cần xuất toàn bộ hoặc một phần DataFrame của bạn sang CSV và mở nó trong Excel hoặc Google Trang tính
df.to_csv['data.csv']
Gói Python
Có một số gói tồn tại giúp nâng cao trải nghiệm làm việc với Pandas DataFrames. Tôi không có kinh nghiệm sử dụng chúng nhưng rất thích nghe suy nghĩ của bạn. Hãy bình luận bên dưới với gói yêu thích của bạn