Pandas ialah perpustakaan Python popular yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data, menawarkan struktur data, seperti DataFrames dan Series, yang memudahkan untuk menganalisis, membersihkan dan memproses data dengan cekap. Kadangkala, apabila bekerja dengan set data yang besar, adalah penting untuk dapat memaparkan semua lajur tanpa pemotongan. Dalam artikel ini, kita akan belajar cara untuk menunjukkan semua lajur dalam Pandas DataFrame tanpa sebarang sekatan.
Untuk menunjukkan semua lajur dalam Pandas DataFrame, anda perlu mengkonfigurasi beberapa pilihan paparan menggunakan fungsi `pandas.set_option()`. Fungsi ini membolehkan anda menyesuaikan tingkah laku paparan, seperti bilangan lajur, lebar lajur maksimum dan banyak lagi.
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)
Dalam coretan kod di atas, kami mula-mula mengimport pustaka Pandas sebagai `pd`. Kami mencipta sampel DataFrame `df` dengan berbilang lajur menggunakan kamus senarai. Kemudian, kami menggunakan `pd.set_option()` untuk mengkonfigurasi bilangan maksimum lajur untuk dipaparkan sebagai `Tiada`. Tetapan ini membolehkan Panda menunjukkan semua lajur tanpa sebarang had. Akhir sekali, kami mencetak DataFrame dengan semua lajur dipaparkan.
Memahami Panda set_option()
Panda set_option() ialah fungsi berkuasa yang membolehkan anda menyesuaikan tetapan paparan DataFrames dan Siri anda. Fungsi ini mempunyai pelbagai pilihan, seperti mengubah suai bilangan lajur, menukar lebar lajur maksimum dan menetapkan bilangan baris maksimum.
Satu pilihan penting, seperti yang digunakan dalam contoh sebelumnya, ialah `display.max_columns`. Dengan menetapkan pilihan ini kepada `Tiada`, Panda akan menunjukkan semua lajur tanpa sebarang had. Berikut ialah contoh lain dengan penjelasan terperinci tentang kod:
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)
Dalam contoh ini, kami menetapkan nilai `display.max_columns` kepada 5 menggunakan `pd.set_option()`. Ini bermakna Panda akan memaparkan sehingga 5 lajur pada satu masa, menyembunyikan sebarang lajur tambahan. Ini berguna apabila anda hanya perlu memaparkan bilangan lajur tertentu untuk kebolehbacaan yang lebih baik.
Pilihan Paparan Panda Lain
Selain daripada menunjukkan semua lajur menggunakan pilihan `display.max_columns`, terdapat beberapa pilihan paparan lain yang boleh anda konfigurasikan untuk menyesuaikan visualisasi DataFrame mengikut keperluan anda. Beberapa pilihan biasa termasuk:
- display.max_rows: Tetapkan bilangan maksimum baris untuk dipaparkan. Sama seperti `display.max_columns`, anda boleh menetapkan pilihan ini kepada `Tiada` untuk memaparkan semua baris.
- display.width: Tetapkan lebar paparan dalam aksara. Anda boleh menggunakan tetapan ini untuk mengawal lebar baris output.
- display.max_colwidth: Tetapkan lebar maksimum lajur dalam aksara. Anda boleh menggunakan pilihan ini untuk mengehadkan bilangan aksara yang dipaparkan dalam setiap sel lajur.
Untuk melaksanakan pilihan ini, hanya hantarkannya sebagai argumen kepada fungsi `pd.set_option()`:
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)
Kesimpulannya, memaparkan semua lajur dalam Pandas DataFrame adalah tugas penting apabila bekerja dengan set data yang besar. Menggunakan `pd.set_option()` dan mengubah suai pilihan `display.max_columns`, anda boleh mengkonfigurasi tetapan paparan untuk menunjukkan semua lajur tanpa sebarang sekatan. Selain itu, anda boleh menggunakan pilihan paparan lain, seperti `display.max_rows` dan `display.width`, untuk memperibadikan visualisasi DataFrame mengikut keperluan anda.
