Colonne d'impression Pandas

«Pandas est une bibliothèque Python unique basée sur une analyse qui est utilisée exclusivement pour évaluer et manipuler les données. Nous pouvons également analyser les données en utilisant cette bibliothèque «Pandas». C'est une bibliothèque open-source. Il introduit également la fonction «dataframe ()», qui est devenue utile pour configurer des lignes et des colonnes pour les données. Lorsque le DataFrame est conçu dans le code «Pandas», nous pouvons également imprimer la colonne unique ainsi que plusieurs colonnes du DataFrame. Il existe différentes méthodes uniques que «Pandas» nous fournit pour obtenir des colonnes uniques ou multiples du DataFrame et après avoir obtenu la colonne souhaitée, nous pouvons également imprimer cette colonne sur le terminal. Ce guide est présenté ici pour expliquer le concept de la «colonne d'impression Pandas», et nous explorerons également toutes les méthodes ici qui nous aident à imprimer le single ainsi que plusieurs colonnes du DataFrame."

Le «Pandas» fournit trois méthodes distinctes pour accéder à la colonne du DataFrame, et ces méthodes seront également expliquées en détail dans ce guide. Ceux-ci sont:

• Utilisation de la méthode des carrés de crochets [].
• Utilisation du DF.Méthode loc [].
• Utilisation du DF.Méthode Iloc [].

Exemple # 01

Maintenant, nous utilisons ces méthodes dans nos codes et nous expliquerons également comment utiliser ces méthodes dans le code «pandas». Nous utilisons l'application «Spyder» pour effectuer notre code «Pandas» dans ce guide. La première étape que nous faisons ici est que l'importer certaines bibliothèques, telles que l'importation de deux bibliothèques de ce code qui sont des «pandas» et «Numpy», en utilisant le mot-clé «Importer» avec les deux bibliothèques. Après cela, nous construisons un dataframe ici, qui est nommé "Game_DF". Nous ne construisons le dataframe que lorsque nous utilisons le «PD.Méthode DataFrame () », comme indiqué ici.

Ensuite, nous mettons "Game_code" qui est notre première colonne de ce DataFrame et nous insérons "GC_167, GC_210, GC_234, GC_290, GC_310, GC_451, GC_551, GC_GC_617, GC_736 et GC_814". Le «Game_score» est ajouté, qui est la deuxième colonne de ce DataFrame, et nous ajoutons également «420, 900, 560, np.NAN, 590, 620, 405, NP.nan, 811 et 619 ”. Ici, «NP.nan »ne représente aucune valeur. La «Game_ATTempts» est la colonne suivante que nous ajoutons ici. Dans cette colonne, nous insérons «1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2 et 1». La colonne «Qualify» est la dernière, et nous ajoutons «Oui, non, oui, non, non, oui, oui, non, non, et oui» dans cette colonne «Qualifier».

Après avoir ajouté tout cela, nous avons juste mis ce «jeu_df» dans le «print ()» afin que l'ensemble de DataFrame s'affiche.

Après avoir appuyé sur «Shift + Entrée», le résultat suivant rend le terminal dans lequel l'ensemble de la dataframe est affiché. Maintenant, nous utiliserons la méthode des carrés de crochets pour accéder à une colonne à partir de ce DataFrame. Regardons ci-dessous.

Nous ajoutons ces lignes dans lesquelles nous utilisons la méthode des carrés de crochets pour obtenir une colonne de ce DataFrame. Nous mentionnons le nom du DataFrame, puis mettons les crochets dans lesquels nous avons mentionné le nom de la colonne DataFrame que nous voulons imprimer. Ici, nous avons ajouté "Game_code" qui est le nom de colonne de ce dataframe, et il imprimera sur le terminal car nous avons utilisé cette méthode à l'intérieur de la méthode "print ()".

Le résultat ci-dessous montre une seule colonne du DataFrame ci-dessus car nous avons utilisé la méthode du crochet pour obtenir cette colonne.

Exemple # 02

Nous mettons un peu le code ci-dessus ici, et cette fois, nous affichons plus d'une colonne en utilisant la même méthode de carré crochets. Ici, après avoir affiché l'intégralité de DataFrame, nous avons mis la méthode des carrés de crochets dans la méthode "print ()", et nous mentionnons à nouveau le nom du DataFrame, puis deux crochets sont ajoutés ici parce que nous voulons obtenir deux colonnes de ceci Trame de données. Dans ces crochets, nous avons ajouté deux noms de colonnes qui sont "Game_score" et "Game_ATTempts". Maintenant, les deux colonnes seront imprimées sur le terminal.

Après avoir rendu le DataFrame complet, vous pouvez voir que deux colonnes sont rendues dans ce résultat. Nous accédons à ces deux colonnes à l'aide de la méthode «Square Bracets []», puis imprimez les deux colonnes ici.

Exemple # 03

Ici, une dataframe appelée «bank_df» est en cours de création avec l'aide du «PD.Méthode DataFrame () ». Nous entrons «John, Stellan, Rowan, Alexander, Cora, Ellis et Bromley» dans la première colonne de ce DataFrame, et le nom de cette colonne est «Nom» ici. La deuxième colonne de DataFrame, «Contact Num», est ensuite insérée, ainsi que les nombres «123456, 123678, 123975, 123123, 123846, 981254 et 212789».

Maintenant, nous avons la colonne «Compte Num», où nous avons ajouté «456071, 345678, 987654, 789123, 890456, 987654 et 234789». Vient ensuite la colonne «Date d'activation» dans laquelle nous ajoutons des dates «2020-02-14, 2020-05-21, 2020-07-17, 2021-01-15, 2021-04-21, 2021-12-27, 2022-04-24 ”. Nous ajoutons également une autre colonne, qui est nommée «chéquier Rec», et dans cette colonne, nous insérons «Yes_rec, Not_yet, Not_yet, Not_yet, Not_yet, Yes_rec, Yes_rec et Yes_rec».

Après cela, nous avons la fonction «print ()» ici dans laquelle la «Bank_DF» est placée afin qu'elle rende sur le terminal. Maintenant, nous voulons obtenir une seule colonne en utilisant la méthode «LOC» et afficher cette colonne. Ainsi, nous mentionnons le nom de DataFrame, puis la méthode «loc» dans laquelle nous mettons d'abord «:», ce qui signifie que nous voulons obtenir toutes les lignes, puis nous plaçons «Nom», qui est le nom de la colonne, nous voulons imprimer. Cette méthode «loc» accède à la colonne «Nom», et le «print ()» dans lequel cette méthode est décrite aide à imprimer cette colonne sur le terminal.

L'ensemble des données se compose de cinq colonnes qui sont également indiquées dans le résultat, mais nous accédons à une seule colonne en utilisant la méthode «LOC» et l'imprimez également ici, qui vous est également visible dans ce résultat.

Nous pouvons également obtenir plusieurs colonnes en utilisant la méthode «LOC», et pour cela, nous apportons peu de changements, comme indiqué ci-dessous. Après avoir placé le nom du DataFrame puis de la méthode «LOC», nous ajoutons trois noms de colonnes auxquelles nous voulons accéder et afficher. Nous placons «Nom, Contact Num et Date d'activation» dans la méthode «LOC» car nous voulons imprimer plusieurs colonnes du DataFrame. Ces colonnes seront imprimées car nous avons également utilisé le «print ()» ici.

Trois colonnes sont vues dans ce résultat, et nous obtenons ces trois colonnes en les mettant dans la méthode «loc []».

Exemple # 04

Le «Bank_df» est à nouveau utilisé dans ce code, et nous imprimerons une seule colonne de ce DataFrame en utilisant une autre méthode qui est la méthode «Iloc []». Après avoir rendu la "Bank_DF", nous utilisons ensuite cette méthode "Iloc []" et placons la "Bank_DF" avant ce "Iloc []". Nous insérons «Bank_DF», puis utilisons «Iloc» et dans cet «Iloc», nous placons «:» Tout d'abord, montrant que nous devons accéder à toutes les lignes, mais nous voulons également obtenir une seule colonne ici que nous avons mentionnée après cela. Nous mettons «0» qui est la valeur d'index par défaut de la colonne. Ainsi, il accèdera à la première colonne de cette "banque_df" et l'imprimera également car il est également ajouté dans la méthode "print ()".

La première colonne du «Bank_DF» s'affiche séparément après avoir affiché l'intégralité de DataFrame, qui contient toutes les lignes et toutes les colonnes de «Bank_DF». Nous avons imprimé la première colonne de ce DataFrame ici en utilisant la méthode «Iloc []» dans cet exemple.

Conclusion

L'objectif principal de ce guide est de fournir une meilleure compréhension de la notion «Pandas Print Colonne». Nous avons expliqué qu'il existe trois méthodes différentes dans les «pandas» pour obtenir la colonne du DataFrame. Nous avons utilisé toutes les méthodes de notre code «pandas» et les avons toutes expliquées en détail, vous apprendrez facilement à utiliser ces méthodes dans la programmation «Pandas». Nous avons également discuté de la façon d'obtenir la sortie de ces codes et avons également fourni les résultats de notre code ici, ce que nous avons fait dans ce guide. Nous avons expliqué comment obtenir une colonne du DataFrame et les imprimer ainsi que plusieurs colonnes sélectives du DataFrame et les imprimer dans ce guide.