dataframe顯示所有列？代碼示例：#顯示所有列pd.set選項(xiàng)（“display.max列“，無）#顯示所有行pd.set選項(xiàng)（“display.max行“，無）#將值的顯示長度設(shè)置為100，默

dataframe顯示所有列？

代碼示例：

#顯示所有列pd.set選項(xiàng)（“display.max列“，無）

#顯示所有行pd.set選項(xiàng)（“display.max行“，無）

#將值的顯示長度設(shè)置為100，默認(rèn)值為50pd.set選項(xiàng)（“max Colwidth”，100）

pandas.dataframe怎么把列變成索引？

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，可以得到滿足要求的線元素的位置。

代碼如下：

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DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打?。╝）

DF如下所示。上面，通過選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

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boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

][30

可以對列進(jìn)行操作，只需使用apply方法即可。具體分析如下：前提：加載numpy，pandas和series，dataframe，生成一個(gè)3乘3的dataframe，命名frame，使用frame的第二列生成series，命名series 1。此外，框架.添加（series1，axis=0）。減法：sub分別嘗試不填充和填充以比較效果。乘法，幀.mul（系列1，軸=0），除法，框架.div（series1，axis=0）。這里的序列是由dataframe的一列生成的，因此不存在找不到索引的情況。如果找不到索引，則生成并集，缺少的值為Nan。四個(gè)算術(shù)運(yùn)算的括號中有一個(gè)參數(shù)axis=0，表示索引按行匹配并在列上廣播。發(fā)展：Python是目前最流行、最簡單、應(yīng)用最廣泛的編程語言，應(yīng)該在大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)習(xí)。其中，pandas是Python中最經(jīng)典的庫之一。