ઉકેલાયેલ: પાંડા બધી કૉલમ બતાવે છે

પાંડા એ એક લોકપ્રિય પાયથોન લાઇબ્રેરી છે જેનો ઉપયોગ ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણ માટે કરવામાં આવે છે, જે ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ ઓફર કરે છે, જેમ કે ડેટાફ્રેમ્સ અને સિરીઝ, જે તેને અસરકારક રીતે ડેટાનું વિશ્લેષણ, સાફ અને પ્રક્રિયા કરવાનું સરળ બનાવે છે. કેટલીકવાર, મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે, કાપ્યા વિના તમામ કૉલમ પ્રદર્શિત કરવામાં સક્ષમ હોવું આવશ્યક છે. આ લેખમાં, આપણે શીખીશું કે પાંડા ડેટાફ્રેમમાં કોઈપણ નિયંત્રણો વિના બધી કૉલમ કેવી રીતે બતાવવી.

Pandas DataFrame માં તમામ કૉલમ બતાવવા માટે, તમારે `pandas.set_option()` ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને કેટલાક ડિસ્પ્લે વિકલ્પોને ગોઠવવાની જરૂર છે. આ ફંક્શન તમને ડિસ્પ્લે વર્તનને કસ્ટમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જેમ કે કૉલમની સંખ્યા, કૉલમની મહત્તમ પહોળાઈ અને વધુ.

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame with multiple columns
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9], ...}

df = pd.DataFrame(data)

# Configure display options
pd.set_option("display.max_columns", None)

# Now, display the DataFrame with all columns
print(df)

ઉપરના કોડ સ્નિપેટમાં, આપણે સૌપ્રથમ Pandas લાઇબ્રેરીને `pd` તરીકે આયાત કરીએ છીએ. અમે સૂચિઓના શબ્દકોશનો ઉપયોગ કરીને બહુવિધ કૉલમ સાથે ડેટાફ્રેમ `df`નો નમૂનો બનાવીએ છીએ. પછી, અમે `કોઈ નહીં` તરીકે પ્રદર્શિત થનારી કૉલમની મહત્તમ સંખ્યાને ગોઠવવા માટે `pd.set_option()` નો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ સેટિંગ પાંડાને કોઈપણ મર્યાદા વિના તમામ કૉલમ બતાવવાની મંજૂરી આપે છે. છેલ્લે, અમે પ્રદર્શિત તમામ કૉલમ સાથે ડેટાફ્રેમ પ્રિન્ટ કરીએ છીએ.

Pandas set_option()ને સમજવું

પાંડા સેટ_વિકલ્પ() એક શક્તિશાળી કાર્ય છે જે તમને તમારા ડેટાફ્રેમ્સ અને શ્રેણીના પ્રદર્શન સેટિંગ્સને કસ્ટમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ ફંક્શનમાં વિવિધ વિકલ્પો છે, જેમ કે કૉલમની સંખ્યામાં ફેરફાર કરવો, કૉલમની મહત્તમ પહોળાઈ બદલવી અને પંક્તિઓની મહત્તમ સંખ્યા સેટ કરવી.

એક મહત્વપૂર્ણ વિકલ્પ, જેમ કે અગાઉના ઉદાહરણમાં વપરાયેલ છે, તે છે `display.max_columns`. આ વિકલ્પને 'કોઈ નહીં' પર સેટ કરીને, પાંડા કોઈપણ મર્યાદા વિના તમામ કૉલમ બતાવશે. કોડના વિગતવાર સમજૂતી સાથે અહીં બીજું ઉદાહરણ છે:

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame with a large number of columns
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9], ...}

df = pd.DataFrame(data)

# Configure display options
pd.set_option("display.max_columns", 5)  # Display up to 5 columns

# Print the DataFrame
print(df)

આ ઉદાહરણમાં, અમે `pd.set_option()` નો ઉપયોગ કરીને `display.max_columns` ની કિંમત 5 પર સેટ કરીએ છીએ. આનો અર્થ એ છે કે પાંડા એક સમયે 5 કૉલમ સુધી પ્રદર્શિત કરશે, કોઈપણ વધારાની કૉલમ છુપાવશે. આ ઉપયોગી છે જ્યારે તમારે વધુ સારી વાંચનક્ષમતા માટે માત્ર ચોક્કસ સંખ્યામાં કૉલમ પ્રદર્શિત કરવાની જરૂર હોય.

અન્ય પાંડા ડિસ્પ્લે વિકલ્પો

`display.max_columns` વિકલ્પનો ઉપયોગ કરીને તમામ કૉલમ્સ બતાવવા ઉપરાંત, અન્ય કેટલાક ડિસ્પ્લે વિકલ્પો છે જેને તમે તમારી જરૂરિયાતો અનુસાર ડેટાફ્રેમ વિઝ્યુલાઇઝેશનને કસ્ટમાઇઝ કરવા માટે ગોઠવી શકો છો. કેટલાક સામાન્ય વિકલ્પોમાં શામેલ છે:

• display.max_rows: પ્રદર્શિત કરવા માટે પંક્તિઓની મહત્તમ સંખ્યા સેટ કરો. `display.max_columns` ની જેમ જ, તમે બધી પંક્તિઓ પ્રદર્શિત કરવા માટે આ વિકલ્પને `કોઈ નહીં' પર સેટ કરી શકો છો.
• display.width: ડિસ્પ્લેની પહોળાઈને અક્ષરોમાં સેટ કરો. તમે આઉટપુટની લાઇન પહોળાઈને નિયંત્રિત કરવા માટે આ સેટિંગનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
• display.max_colwidth: અક્ષરોમાં કૉલમની મહત્તમ પહોળાઈ સેટ કરો. તમે દરેક કૉલમ સેલમાં પ્રદર્શિત અક્ષરોની સંખ્યાને મર્યાદિત કરવા માટે આ વિકલ્પનો ઉપયોગ કરી શકો છો.

આ વિકલ્પોનો અમલ કરવા માટે, ફક્ત તેમને `pd.set_option()` ફંક્શનમાં દલીલો તરીકે પાસ કરો:

import pandas as pd

# Configure display options
pd.set_option("display.max_rows", None)
pd.set_option("display.width", 120)
pd.set_option("display.max_colwidth", 20)

# Read a large dataset
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')

# Display the DataFrame with the specified settings
print(df)

નિષ્કર્ષમાં, મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે પાન્ડાસ ડેટાફ્રેમમાં તમામ કૉલમ પ્રદર્શિત કરવી એ એક આવશ્યક કાર્ય છે. `pd.set_option()` નો ઉપયોગ કરીને અને `display.max_columns` વિકલ્પને સંશોધિત કરીને, તમે કોઈપણ નિયંત્રણો વિના તમામ કૉલમ્સ બતાવવા માટે ડિસ્પ્લે સેટિંગ્સને સરળતાથી ગોઠવી શકો છો. વધુમાં, તમે અન્ય ડિસ્પ્લે વિકલ્પોનો ઉપયોગ કરી શકો છો, જેમ કે `display.max_rows` અને `display.width`, તમારી જરૂરિયાતો અનુસાર ડેટાફ્રેમ વિઝ્યુલાઇઝેશનને વધુ કસ્ટમાઇઝ કરવા માટે.