Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen Sie das Notebook ganz einfach dazu zwingen, alle Spalten anzuzeigen:<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen auch die folgende Syntax verwenden, um alle Spaltennamen im DataFrame anzuzeigen:<\/span><\/p>\n Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Sie die Standardeinstellungen in einem Jupyter-Notebook zur\u00fccksetzen, um nur 20 Spalten anzuzeigen, indem Sie die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir erstellen einen Pandas-DataFrame mit 5 Zeilen und 30 Spalten.<\/span><\/p>\n Wenn wir versuchen, den DataFrame in einem Jupyter-Notebook anzuzeigen, werden insgesamt nur 20 Spalten angezeigt:<\/span> <\/p>\n Um alle Spalten anzuzeigen, k\u00f6nnen Sie die folgende Syntax verwenden:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass jetzt alle 30 Spalten im Notizbuch angezeigt werden.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch die folgende Syntax verwenden, um einfach alle Spaltennamen im DataFrame anzuzeigen:<\/span><\/p>\n Um die Standardeinstellungen zur\u00fcckzusetzen und nur noch maximal 20 Spalten anzuzeigen, k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Wenn Sie jede Zeile eines Pandas-DataFrames anzeigen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen auch eine maximale Anzahl von Zeilen angeben, die in einem Pandas-DataFrame angezeigt werden sollen. Sie k\u00f6nnen beispielsweise festlegen, dass nur bis zu 10 Zeilen angezeigt werden sollen:<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge an Pandas-DataFrames ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Pandas: So erhalten Sie einen Zellenwert aus DataFrame<\/a> Standardm\u00e4\u00dfig zeigen Jupyter-Notebooks nur 20 Spalten eines Pandas-DataFrames an. Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen Sie das Notebook ganz einfach dazu zwingen, alle Spalten anzuzeigen: p.d. set_option (‚ max_columns ‚, None) Sie k\u00f6nnen auch die folgende Syntax verwenden, um alle Spaltennamen im DataFrame anzuzeigen: print ( df.columns.tolist () ) Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Sie die Standardeinstellungen in einem […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n p.d. set_option<\/span> (' max_columns<\/span> ', None)\n<\/strong><\/pre>\n print<\/span> ( df.columns.tolist<\/span> () )<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n p.d. reset_option<\/span> (' max_columns<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Alle Spalten im Pandas DataFrame anzeigen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create dataFrame with 5 rows and 30 columns\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> (index= np.arange<\/span> (5), columns= np.arange<\/span> (30))\n\n#view dataFrame\n<\/span>df<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/showcol1.png\")
<\/p>\n #specify that all columns should be shown\np.d. set_option<\/span> (' max_columns<\/span> ', None)\n\n<\/span>#view DataFrame\ndf<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/showcol2.png\")
<\/p>\n print<\/span> ( df.columns.tolist<\/span> () )<\/span>\n\n[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,\n21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]\n<\/strong><\/pre>\n p.d. reset_option<\/span> (' max_columns<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n So zeigen Sie alle Zeilen in Pandas DataFrame an<\/strong><\/span><\/h3>\n
p.d. set_option<\/span> (' max_rows<\/span> ', None)<\/span><\/span>\n<\/strong><\/pre>\n p.d. set_option<\/span> (' max_rows<\/span> ', 10<\/span> )<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Pandas: Index der Zeilen abrufen, deren Spalte mit dem Wert \u00fcbereinstimmt<\/a>
Pandas: So legen Sie eine Spalte als Index fest<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"