Pandas Set_Option Method
היום, נבחן כיצד להשתמש בפונקציה 'pd.set_option()' כדי להציג את כל העמודות ב-Pandas Dataframe בעת הצגתה בכלי Spyder שלך. כדי להשתמש ב-'pd.set_option()', אנו פועלים לפי התחביר הנתון:
בואו נתחיל ללמוד את הרעיון בעזרת היישום המעשי של תוכנית Python.
דוגמה: שימוש בשיטת Pandas Set_Option כדי להציג את כל העמודות
הדגמה זו היא מדריך להצגת כל העמודות ב-DataFrame על ידי שימוש ב-Pandas 'set_option()'. אנו נבהיר את הפרטים של כל שלב ליישום שיטת Python זו.
הדרישה הראשונה ליישום מעשי של סקריפט Python היא לגלות את הכלי הטוב ביותר שבו אתה מפעיל את התוכנית שלך. הכלי שבו השתמשנו להמחשה שלנו הוא הכלי 'ספיידר'. השקנו את הכלי והתחלנו לעבוד על הסקריפט של Python.
החל מהקוד, עלינו לייבא תחילה את הספריות הדרושות לנו בתוכנית זו. הספרייה הראשונה שהעלינו לקובץ Python שלנו היא ספריית Pandas שכן הפונקציות בהן אנו משתמשים כאן מסופקות על ידי Pandas. כינו את הספרייה הזו בשם 'pd'. הספרייה השנייה שהעלינו היא ספריית NumPy. NumPy (Numerical Python) היא חבילת מחשוב נומרי שפותחה על פני תכנות Python. הקטע ייבוא NumPy בקוד מנחה את Python לשלב את מודול NumPy בקובץ Python הנוכחי שלך. החלק 'כמו np' של הסקריפט מורה לפייתון להקצות ל-NumPy את הקיצור 'np'. זה מאפשר לך להשתמש בשיטות NumPy על ידי הזנת 'np.function_name' במקום NumPy.
כעת, אנו מתחילים עם הקוד הראשי. הצורך העיקרי והבסיסי בתוכנית שלנו הוא Pandas DataFrame. אז, אנו מציגים את כל העמודות שהוא מכיל. עכשיו, זה לגמרי תלוי בך אם אתה רוצה ליצור DataFrame עם ערכים שצוינו או אם אתה צריך לייבא קובץ CSV. מה שבחרנו עבור מופע זה הוא יצירת DataFrame עם ערכי NaN. הפעלנו את שיטת 'pd.DataFrame()' כדי לבנות DataFrame. כאן, סיפקנו שני פרמטרים - 'אינדקס' ו'עמודות'. הארגומנט 'אינדקס' מתייחס לשורות, כלומר אנו מגדירים את השורות עבור ה-DataFrame.
הקצינו את הפרמטר 'index' ואת הפונקציה NumPy 'np.arange() עם ספירת ערכים של '6'. זה יוצר שש שורות עבור DataFrame. הוא ממלא את כל הערכים בערכי NaN מכיוון שלא סיפקנו לו שום ערך. הארגומנט 'עמודות', כפי שהשם מציין, משמש להגדרת העמודות עבור ה-DataFrame. היא גם מוקצית לפונקציה 'np.arange()' עם ספירת ערכי '25' עבור העמודות. לפיכך, הוא בונה 25 עמודות עבור ה-DataFrame.
כתוצאה מכך, כאשר אנו קוראים לפונקציה 'pd.DataFrame()', יש לנו DataFrame עם 25 עמודות ו-6 שורות מלאות בערכי null. לצורך שימור DataFrame זה, אנו נדרשים לבנות אובייקט DataFrame המאחסן את התוכן שלו. לכן, יצרנו אובייקט DataFrame 'אקראי' והקצנו לו את התוצאה שאנו מקבלים משיטת 'pd.DataFrame()'. כעת, אתה בוודאי רוצה לראות את ה-DataFrame נוצר. Python מספקת לנו שיטה לצפייה בפלט על המסך שהיא הפונקציה 'print()'. הפעלנו שיטה זו על ידי העברת אובייקט DataFrame 'אקראי' כפרמטר שלו.
כאשר אנו מבצעים את קטע הקוד הזה, אנו מקבלים את ה-DataFrame שלנו עם ערכי NaN המוצגים בטרמינל. כאן, אנו יכולים לראות שחלק מהעמודות הראשונות ורק מעט מהסופן נראים. כל העמודות בין העמודות קטומות. כברירת מחדל, הוא מסתיר חלק מהשורות והעמודות כדי למנוע יצירת תסכול עבור המשתמש על ידי הצגת מערכי נתונים ענקיים.
אתה יכול אפילו לבדוק את מספר העמודות הכולל ב-DataFrame באמצעות הפונקציה 'len()' של Pandas. כתוב את הפונקציה 'len()' בקונסולת הכלי 'Spyder' שלך. כתוב את שם ה-DataFrame בין הסוגריים שלו עם המאפיין '.columns'. זה מחזיר לנו את האורך הכולל של העמודות ב-DataFrame שלך.
זה מחזיר את אורך ה-DataFrame שלנו שהוא 25.
כעת, המשימה הבאה וההליבה היא לשנות את אפשרות ברירת המחדל להצגת הפלט. יתכנו נסיבות שבהן תרצה להציג את כל ה-DataFrame במסוף. בגלל ערכי ברירת המחדל, ערכים רבים נקצרים מה שגורם לאכזבה עבור המשתמש. תלמד כאן כיצד להתגבר על בעיה זו. Pandas מספקת לנו פונקציה 'pd.set_option()' כדי לשנות את הגדרות ברירת המחדל של התצוגה. מיד לאחר הצגת ה-DataFrame במסוף, אנו מפעילים את שיטת 'pd.set_option()'. אנו מציינים את הפרמטר בין הסוגריים של פונקציה זו שאנו צריכים לנצל כדי להציג את כל העמודות של ה-DataFrame.
כאן, השתמשנו ב-'display.max_columns' כדי להציג את העמודות המקסימליות ב-DataFrame שלנו. אנו יכולים גם להגדיר את הערך עבור פרמטר זה, כלומר את העמודות המקסימליות שברצונך להציג. אנחנו, לעומת זאת, מגדירים את ה-'display.max_columns' ל-'None' שמציג את כל העמודות מה-DataFrame באורך מקסימלי. לבסוף, השתמשנו בפונקציה 'print()' כדי להציג את ה-DataFrame שנוצר עם כל העמודות גלויות בטרמינל.
כאשר אנו לוחצים על האפשרות 'הפעל קובץ' בכלי 'Spyder', נוכל לצפות ב-DataFrame שמוצג. ל-DataFrame הזה יש שש שורות ומספר העמודות שהוא מחזיק הוא 25. אין עמודות קטומות מכיוון שהפונקציה 'pd.set_option()' עם אורך עמודה מקסימלי מופעלת כעת.
אנחנו יכולים אפילו לאפס את אפשרות התצוגה מכיוון שברגע שהגדרנו את אורך התצוגה למקסימום, היא ממשיכה להציג את ה-DataFrames עם כל העמודות בתוך קובץ Python המסוים הזה. לשם כך, אנו משתמשים ב-Pandas 'pd.reset_option()'. אנו מפעילים פונקציה זו ומספקים את 'display.max_columns' כפרמטר של פונקציה זו.
זה נותן לנו את הגדרות התצוגה הראשוניות עבור ה-DataFrame המסופק.
סיכום
לראות את הפלט המלא בטרמינל עם מערך נתונים עצום מכניס אותנו לפעמים לצרות כאשר הגדרות ברירת המחדל של הכלי עומדות בניגוד לצרכי המשתמש. כדי לפתור את הכישלון הזה, Pandas נותן לנו את שיטת 'pd.set_option()'. במדריך למידה זה, הכרנו לכם את השיטה הזו ואת הצורך להשתמש בה. הדגמנו את הנושא עם קודי הדוגמה של Python שהורכבו ובוצעו באופן מעשי. הצגנו את תוצאות האיור שבוצע ב-'Spyder'. הסברנו כיצד להציג את כל העמודות של ה-DataFrame בקונסולה על ידי שינוי הגדרות ברירת המחדל וכן איפוס כל ההגדרות להתחלה. מתן תשומת לב ממוקדת לחלוטין ליישום המעשי של המודול מאפשר לך להשתמש בו בכל פעם שאתה נתקל בבעיות כאלה.