Metoda Pandas Set_Option
Danes si bomo ogledali, kako uporabiti funkcijo »pd.set_option()« za prikaz vseh stolpcev v Pandas Dataframe, ko ga predstavite v orodju Spyder. Za uporabo »pd.set_option()« sledimo dani sintaksi:
Začnimo se učiti koncepta s pomočjo praktične implementacije programa Python.
Primer: uporaba metode Pandas Set_Option za prikaz vseh stolpcev
Ta predstavitev je vodnik za prikaz vseh stolpcev v DataFrame z uporabo Pandas 'set_option()'. Pojasnili bomo podrobnosti vsakega koraka za implementacijo te metode Python.
Prva zahteva za praktično implementacijo skripta Python je najti najboljše orodje, kjer izvajate svoj program. Orodje, ki smo ga uporabili za našo ilustracijo, je orodje 'Spyder'. Zagnali smo orodje in začeli delati na skriptu Python.
Začenši s kodo, moramo najprej uvoziti predpogojne knjižnice, ki jih potrebujemo v tem programu. Prva knjižnica, ki smo jo naložili v našo datoteko Python, je knjižnica Pandas, saj funkcije, ki jih tukaj uporabljamo, ponuja Pandas. To knjižnico smo imenovali 'pd'. Druga knjižnica, ki smo jo naložili, je knjižnica NumPy. NumPy (Numerical Python) je numerični računalniški paket, razvit s programiranjem Python. Razdelek Import NumPy kode usmerja Python, naj integrira modul NumPy v vašo trenutno datoteko Python. Del skripta »as np« nato naroči Pythonu, naj NumPyju dodeli okrajšavo »np«. Omogoča vam uporabo metod NumPy z vnosom »np.function_name« namesto NumPy.
Zdaj pa začnemo z glavno kodo. Najpomembnejša in temeljna potreba za naš program je Pandas DataFrame. Tako prikažemo vse stolpce, ki jih vsebuje. Zdaj je popolnoma odvisno od vas, ali želite ustvariti DataFrame z določenimi vrednostmi ali če morate uvoziti datoteko CSV. Za ta primer smo izbrali ustvarjanje DataFrame z vrednostmi NaN. Priklicali smo metodo »pd.DataFrame()« za izdelavo DataFrame. Tukaj smo navedli dva parametra - 'index' in 'columns'. Argument »indeks« se nanaša na vrstice, kar pomeni, da smo nastavili vrstice za DataFrame.
Parametru »index« in funkciji NumPy smo dodelili »np.arange() s številom vrednosti »6«. Ustvari šest vrstic za DataFrame. Vse vnose zapolni z vrednostmi NaN, ker mu nismo posredovali nobene vrednosti. Argument »stolpci«, kot navaja ime, se uporablja za nastavitev stolpcev za DataFrame. Dodeljena mu je tudi funkcija »np.arange()« s številom vrednosti »25« za stolpce. Tako sestavi 25 stolpcev za DataFrame.
Posledično, ko pokličemo funkcijo »pd.DataFrame()«, imamo DataFrame s 25 stolpci in 6 vrsticami, napolnjenimi z ničelnimi vrednostmi. Da bi ohranili ta DataFrame, moramo zgraditi objekt DataFrame, ki hrani njegovo vsebino. Zato smo ustvarili objekt DataFrame »naključno« in mu dodelili rezultat, ki ga dobimo iz metode »pd.DataFrame()«. Zdaj si zagotovo želite videti DataFrame, ki se ustvarja. Python nam ponuja metodo za ogled izhoda na zaslonu, ki je funkcija »print()«. To metodo smo priklicali tako, da smo objekt DataFrame posredovali »naključno« kot njen parameter.
Ko izvedemo ta delček kode, dobimo naš DataFrame z vrednostmi NaN, prikazanimi na terminalu. Tukaj lahko opazimo, da so vidni nekateri prvi stolpci in le nekaj od konca. Vsi vmesni stolpci so odrezani. Privzeto skrije nekatere vrstice in stolpce, da uporabnika ne frustrira s prikazovanjem ogromnih naborov podatkov.
Z uporabo funkcije »len()« programa Pandas lahko celo preverite skupno število stolpcev v DataFrame. Napišite funkcijo 'len()' na konzolo vašega orodja 'Spyder'. Zapišite ime DataFrame med njegove oklepaje z lastnostjo '.columns'. Vrne nam skupno dolžino stolpcev v vašem DataFrame.
Vrne dolžino našega DataFrame, ki je 25.
Zdaj je naslednja in ključna naloga spremeniti privzeto možnost za prikaz izhoda. V nekaterih okoliščinah si želite ogledati celoten DataFrame na terminalu. Zaradi privzetih vrednosti se veliko vnosov skrajša, kar povzroči razočaranje uporabnika. Tukaj boste izvedeli, kako premagati to težavo. Pandas nam ponuja funkcijo “pd.set_option()” za spreminjanje privzetih nastavitev zaslona. Takoj po prikazu DataFrame na konzoli prikličemo metodo “pd.set_option()”. Med oklepaji te funkcije določimo parameter, ki ga moramo uporabiti za prikaz vseh stolpcev DataFrame.
Tukaj smo uporabili »display.max_columns« za prikaz največjega števila stolpcev v našem DataFrame. Za ta parameter lahko določimo tudi vrednost, tj. največje število stolpcev, ki jih želite prikazati. Po drugi strani pa nastavimo »display.max_columns« na »None«, ki prikaže vse stolpce iz DataFrame z največjo dolžino. Nazadnje smo uporabili funkcijo »print()« za prikaz nastalega DataFrame z vsemi stolpci, vidnimi na terminalu.
Ko izberemo možnost »Zaženi datoteko« v orodju »Spyder«, si lahko ogledamo razstavljen DataFrame. Ta DataFrame ima šest vrstic in število stolpcev, ki jih vsebuje, je 25. Ni stolpcev, ki bi bili okrnjeni, saj je funkcija »pd.set_option()« z največjo dolžino stolpca zdaj omogočena.
Možnost prikaza lahko celo ponastavimo, ker ko enkrat nastavimo dolžino prikaza na največjo vrednost, še naprej prikazuje DataFrames z vsemi stolpci znotraj te določene datoteke Python. Za to uporabljamo Pandas “pd.reset_option()”. To funkcijo prikličemo in kot parameter te funkcije zagotovimo »display.max_columns«.
S tem pridobimo začetne nastavitve prikaza za predložen DataFrame.
Zaključek
Ogled celotnega rezultata na terminalu z ogromnim naborom podatkov nas včasih spravi v težave, ko so privzete nastavitve orodja v nasprotju s potrebami uporabnika. Da bi rešili to težavo, nam Pandas ponudi metodo “pd.set_option()”. V tem učnem vodniku smo vam predstavili to metodo in potrebo po njeni uporabi. Temo smo prikazali s praktično prevedenimi in izvedenimi vzorčnimi kodami Python. Rezultate ilustracije smo upodobili na 'Spyderju'. Pojasnili smo, kako prikazati vse stolpce DataFrame na konzoli s spremembo privzetih nastavitev in ponastavitvijo vseh nastavitev na začetne. Popolnoma osredotočena pozornost na praktično izvajanje modula vam omogoča, da ga uporabite, kadar koli naletite na takšne težave.