Pandas imprimer toutes les lignes

«Pandas» est l'une des bibliothèques open source que le langage de programmation «Python» fournit. Cette bibliothèque est très efficace et facile à utiliser. Chaque fois que nous avons besoin d'analyser ou de modifier les données, nous avons besoin de cette bibliothèque «Pandas». Nous pouvons également créer des données de données pour effectuer divers processus. Les lignes et les colonnes combinées constituent le dataframe. Parfois, nous devons imprimer toutes les lignes de DataFrame après avoir construit les dataframes dans «Pandas. Les «pandas» fournissent le «PD.set_option () ”Méthode pour imprimer toutes les lignes du dataframe. Nous pouvons utiliser cette technique pour imprimer toutes les lignes du DataFrame sur le terminal. Dans ce guide, nous allons également passer en revue cette technique que «Pandas» fournit et imprime l'ensemble des lignes de Dataframe. Ici, nous démontrerons, en utilisant plusieurs exemples, comment imprimer toutes les lignes du DataFrame sur le terminal. Regardez les codes suivants; Ils imprimeront toutes les lignes du dataframe sur le terminal.

Syntaxe

Pour afficher toutes les lignes du DataFrame, nous ajustez le premier paramètre comme «Affichage.max_rows »et définissez le deuxième paramètre de cette méthode sur« aucun ». Si nous n'ajoutons aucune valeur ou «aucun» ici, sa valeur par défaut est «10». Le «Aucun» représente ici illimité, il affichera donc toutes les lignes des dataframes. Maintenant, nous utiliserons cette méthode dans le code «Pandas» dans ce guide.

Exemple # 01

Faisons ces codes dans l'application «Spyder». Pour le code «pandas», nous importons d'abord certains modules, qui sont les modules de «pandas» parce que nous en avons besoin dans notre code «pandas». Nous utilisons «l'importation» pour l'importation, qui est le mot-clé ici, et nous écrivons «Pandas en tant que PD», ce qui signifie que nous accédons aux modules ou aux fonctions des «pandas» à l'aide de l'écriture «PD» avec les «Pandas »Nom de la fonction. Ensuite, nous générons le "DR_PAT_DETAIL" dans lequel nous plaçons "DR_NAME", et le "DR_NAME" contient "ABC, Def, Ghi, JKL, MNO, PQR, Stu et VWX".

Après cela, nous ajoutons le «p_name» dans lequel nous plaçons «ABC, ORT, IHG, LKJ, ONM, RTS, LNP et QRT». Nous ajoutons également «maladie» ici, qui contient certains codes de maladies comme «E123, G145, Z566, W897, M543, Q467, L399 et K409». Ensuite, nous devons convertir ce "dr_pat_detail" en dataframe. À cette fin, nous avons utilisé le «PD.Méthode DataFrame () ».

Après avoir utilisé cette méthode, le "DR_PAT_DETAIL" est converti en "DR_PAT_DF", qui est le DataFrame dans ce code. Après avoir créé ce DataFrame, la prochaine tâche consiste à imprimer toutes les lignes de cette dataframe sur le terminal. Ainsi, nous utilisons la méthode des «pandas», dont nous avons déjà discuté, pour imprimer les lignes du dataframe. La méthode que nous avons utilisée ici est le «PD.Méthode set_option () ”. De plus, nous définissons son premier paramètre comme «Affichage.max_rows », et le deuxième paramètre de cette fonction est« aucun »parce que nous voulons imprimer toutes les lignes de ce DataFrame.

Après avoir appliqué cette fonction, nous ajoutons le «print ()» ci-dessous. Où nous mettons le nom de cette dataframe que nous avons créé dans ce code. Maintenant, toutes les lignes du dataframe imprimeront sur le terminal.

Pour recevoir la sortie de ce code, nous devons maintenant exécuter le code précédent. Lorsque nous touchons «Shift + Entrée» pour exécuter ce code, le résultat donné est rendu. Toutes les lignes du DataFrame que nous avons ajoutées à la dataframe sont imprimées ici sur le terminal et montrées dans la capture d'écran suivante:

Exemple # 02

Nous pouvons également extraire les données du fichier CSV, enregistrer les informations de ce fichier comme DataFrame et utiliser le «PD.Set_opion () ”Fonction pour afficher toutes les lignes du DataFrame. Nous allons montrer comment obtenir des données à partir du CSV et imprimer toutes les lignes du terminal de ce code. Le fichier CSV contenant les données que nous souhaitons produire est d'abord lu. Le «PD.La méthode read_csv "reçoit les" gourmets.Nom de fichier CSV », qui le fait lire tout le contenu de ce fichier et enregistrer les informations de la variable" DF ". Les données du fichier CSV sont transformées dans le dataframe et enregistrées ici après avoir utilisé cette fonction.

Maintenant que le fichier CSV a été lu, nous voulons imprimer chaque ligne de ce DataFrame. Ici, nous avons présenté le «PD.set_option () ”Méthode et a passé les paramètres« Afficher.max_rows et aucun ». Le «DF» est placé dans le «print ().«Une fois ce code exécuté, toutes les lignes du dataframe apparaîtront sur le terminal.

Nous obtenons ces lignes du fichier CSV, qui s'affiche dans ce résultat. Lorsque nous lisons le fichier CSV, ses données se transforment en DataFrame. Nous avons facilement toutes les lignes de ce nom de données et rend toutes les lignes ici.

Exemple # 03

Cet exemple contient «bourse_df» que nous avons créé ici en utilisant «PD.Trame de données()". Maintenant, quatre colonnes sont ajoutées à la «bourse_df», qui sont «SR_NO, S_NAME, S_DEPT et Bourse_%». Dans le "SR_NO", nous avons ajouté "S_1, S_2, S_3, S_4, S_5, S_6, S_7, S_8 et S_9". Vient ensuite la colonne «S_Name», et nous ajoutons «George, Taylor, Graham, Samuel, Chloé, Smith, Peter, Jacob et Milli» dans la colonne «S_Name». La colonne «S_dept» est à l'avance où nous ajoutons «Psychologie, informatique, botanique, zoologie, sécurité du réseau, intelligence artificielle, BBA, DVM et BDS». Dans la dernière colonne «bourse_%», nous ajoutons les pourcentages des bourses qui sont «80%, 50%, 75%, 40%, 55%, 85%, 97%, 80% et 90%».

La «bourse_df» est terminée ici, contenant quatre colonnes et neuf rangées. Après cela, nous imprimons toutes les lignes de ce dataframe. Nous utilisons donc le «PD.set_option () "Méthode et ajouter" Afficher.max_rows "et" aucun "comme premier et deuxième paramètre de cette fonction, respectivement. Après cette fonction, le nom de DataFrame que nous avons produit dans ce code est ajouté dans le «print ()» ci-dessous. La ligne entière de DataFrame sera désormais imprimée sur le terminal, comme indiqué ci-dessous:

Le résultat suivant affiche toutes les lignes du dataframe que nous avons insérées dans le code, et nous obtenons toutes ces lignes en utilisant simplement le «PD.set_option () ”Méthode dans le code:

Exemple # 04

Le "LOAN_REC" est créé ici, et nous mettons "ApplyLoan_Month", qui apparaîtra comme la première colonne lorsque nous les transformons en DataFrame. Cette colonne contiendra «21 décembre, 21 octobre, 21 novembre, 21 avril, 21 mai et 22 janvier». La deuxième colonne est la colonne «Nom», et nous avons mis «Bromley, Peter, Smith, George, Alexander et James». Ensuite, nous avons le «prêt_price», et nous ajoutons «10000, 210000, 36000, 40000, 15000 et 90000». Après le «prêt_price», nous avons le «retour_month» dans lequel nous insérons «23 janvier, 23 mars, 23 mai, 24 avril, 24 janvier et 23 décembre». Maintenant, nous utilisons le «PD.DataFrame () ”, qui convertit le« prêt_rec »en« prêt_df ». Nous utilisons ensuite le «PD.set_option () "Méthode et ajouter" Afficher.max_rows "et" aucun "dans cette méthode.

Nous imprimons toutes les lignes de ce dataframe à ce stade. Le nom du dataframe que nous avons créé dans ce code est également ajouté dans le «print ()» qui suit. Maintenant, toutes les lignes du dataframe imprimeront sur le terminal.

Toutes les lignes sont affichées dans le résultat suivant car nous avons utilisé le «PD.set_option () ”Méthode dans le code précédent.

Conclusion

La notion d'impression de toutes les lignes du dataframe a été bien décrite dans ce guide. Nous avons parlé de la façon dont la fonction «Pandas» «PD.set_option () »aide à imprimer toutes les lignes de DataFrame. Dans le code «Pandas» de ce guide, nous avons utilisé cette approche et avons discuté de la façon d'utiliser cela. Toutes les lignes des dataframes ont également montré dans le résultat. Nous avons également expliqué comment lire CSV et affiché toutes les lignes après avoir lu le fichier CSV. Ce guide facilite la compréhension de la notion d'impression toutes les lignes du dataframe car elle explique complètement tous les codes et procédures impliqués dans l'impression de toutes les lignes de DataFrame.