हल: पांडा सभी कॉलम दिखाते हैं

पांडा एक लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए किया जाता है, जो डेटा संरचनाओं की पेशकश करता है, जैसे कि डेटाफ़्रेम और सीरीज़, जो डेटा का कुशलतापूर्वक विश्लेषण, सफाई और प्रक्रिया करना आसान बनाता है। कभी-कभी, बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, बिना काट-छांट के सभी कॉलम प्रदर्शित करने में सक्षम होना आवश्यक है। इस लेख में, हम बिना किसी प्रतिबंध के पंडों के डेटाफ़्रेम में सभी कॉलम दिखाना सीखेंगे।

पांडा डेटाफ़्रेम में सभी कॉलम दिखाने के लिए, आपको `pandas.set_option()` फ़ंक्शन का उपयोग करके कुछ प्रदर्शन विकल्पों को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है। यह फ़ंक्शन आपको प्रदर्शन व्यवहार को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जैसे स्तंभों की संख्या, अधिकतम स्तंभ चौड़ाई, और बहुत कुछ।

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)

उपरोक्त कोड स्निपेट में, हम पहले पांडा लाइब्रेरी को `pd` के रूप में आयात करते हैं। हम सूचियों के शब्दकोश का उपयोग करके कई कॉलम के साथ एक नमूना डेटाफ़्रेम `df` बनाते हैं। फिर, हम `pd.set_option()` का उपयोग कॉलम की अधिकतम संख्या को `कोई नहीं` के रूप में प्रदर्शित करने के लिए कॉन्फ़िगर करने के लिए करते हैं। यह सेटिंग पंडों को बिना किसी सीमा के सभी कॉलम दिखाने की अनुमति देती है। अंत में, हम प्रदर्शित सभी स्तंभों के साथ डेटाफ़्रेम प्रिंट करते हैं।

पंडों को समझना

पंडों का सेट_ऑपशन () एक शक्तिशाली कार्य है जो आपको अपने डेटाफ्रेम और श्रृंखला की प्रदर्शन सेटिंग्स को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। इस फ़ंक्शन के पास विभिन्न विकल्प हैं, जैसे कॉलम की संख्या को संशोधित करना, अधिकतम कॉलम की चौड़ाई को बदलना और पंक्तियों की अधिकतम संख्या निर्धारित करना।

एक महत्वपूर्ण विकल्प, जैसा कि पिछले उदाहरण में उपयोग किया गया था, `display.max_columns` है। इस विकल्प को `कोई नहीं` पर सेट करके, पांडा बिना किसी सीमा के सभी कॉलम दिखाएंगे। यहाँ कोड की विस्तृत व्याख्या के साथ एक और उदाहरण दिया गया है:

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)

इस उदाहरण में, हम `pd.set_option()` का उपयोग करके `display.max_columns` का मान 5 पर सेट करते हैं। इसका मतलब यह है कि पांडा एक बार में 5 कॉलम तक प्रदर्शित करेंगे, किसी भी अतिरिक्त कॉलम को छुपाएंगे। यह तब उपयोगी होता है जब आपको बेहतर पठनीयता के लिए केवल एक निश्चित संख्या में कॉलम प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है।

अन्य पांडा प्रदर्शन विकल्प

`display.max_columns` विकल्प का उपयोग करके सभी कॉलम दिखाने के अलावा, कई अन्य डिस्प्ले विकल्प हैं जिन्हें आप अपनी आवश्यकताओं के लिए डेटाफ़्रेम विज़ुअलाइज़ेशन को अनुकूलित करने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। कुछ सामान्य विकल्पों में शामिल हैं:

• प्रदर्शन.max_rows: प्रदर्शित होने वाली पंक्तियों की अधिकतम संख्या निर्धारित करें। `display.max_columns` के समान, आप सभी पंक्तियों को प्रदर्शित करने के लिए इस विकल्प को `कोई नहीं` पर सेट कर सकते हैं।
• प्रदर्शन। चौड़ाई: वर्णों में प्रदर्शन की चौड़ाई सेट करें। आप आउटपुट की लाइन चौड़ाई को नियंत्रित करने के लिए इस सेटिंग का उपयोग कर सकते हैं।
• डिस्प्ले.मैक्स_कोलविड्थ: वर्णों में स्तंभों की अधिकतम चौड़ाई निर्धारित करें। आप प्रत्येक कॉलम सेल में प्रदर्शित वर्णों की संख्या को सीमित करने के लिए इस विकल्प का उपयोग कर सकते हैं।

इन विकल्पों को लागू करने के लिए, बस उन्हें `pd.set_option()` फ़ंक्शन के तर्क के रूप में पास करें:

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)

अंत में, बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय पांडा डेटाफ़्रेम में सभी कॉलम प्रदर्शित करना एक आवश्यक कार्य है। `pd.set_option()` का उपयोग करके और `display.max_columns` विकल्प को संशोधित करके, आप बिना किसी प्रतिबंध के सभी कॉलम दिखाने के लिए डिस्प्ले सेटिंग्स को आसानी से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप अपनी आवश्यकताओं के अनुसार DataFrame विज़ुअलाइज़ेशन को और अधिक अनुकूलित करने के लिए अन्य प्रदर्शन विकल्पों, जैसे `display.max_rows` और `display.width` का उपयोग कर सकते हैं।