πŸ”Ž Как вывСсти Π½Π°Π·Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² pandas? Учимся вмСстС! 🐼

Π§Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ вывСсти названия ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² Pandas, Π²Ρ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ columns Ρƒ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π° DataFrame. Π’ΠΎΡ‚ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:

import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ Π½Π°Π·Π²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ
print(df.columns)

Π’ этом ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ ΠΌΡ‹ создали DataFrame 'df' с двумя ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΊΠ°ΠΌΠΈ 'A' ΠΈ 'B'. Π—Π°Ρ‚Π΅ΠΌ ΠΌΡ‹ использовали Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ columns для Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Π° Π½Π°Π·Π²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ. Π’Ρ‹ ΡƒΠ²ΠΈΠ΄ΠΈΡ‚Π΅ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚:

Index(['A', 'B'], dtype='object')

Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚

Как вывСсти Π½Π°Π·Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² pandas

Π’ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ΅ Pandas, которая ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ для Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π½Π° языкС Python, Π΅ΡΡ‚ΡŒ нСсколько способов вывСсти названия ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² DataFrame. Π’ этой ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠ΅ рассмотрим нСсколько ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ², ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Π²Π°ΠΌ Π΄ΠΎΡΡ‚ΠΈΡ‡ΡŒ этой Ρ†Π΅Π»ΠΈ.

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 1: ИспользованиС Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Π° columns

ΠŸΠ΅Ρ€Π²Ρ‹ΠΉ способ - ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ columns DataFrame. Π­Ρ‚ΠΎΡ‚ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ Π²ΠΎΠ·Π²Ρ€Π°Ρ‰Π°Π΅Ρ‚ список со всСми названиями ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ. Рассмотрим ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π΅ΠΌ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Sara'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Moscow', 'New York', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)
columns = df.columns

print(columns)
    

Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΡ‹:

'Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object')

Как Π²ΠΈΠ΄Π½ΠΎ, ΠΌΡ‹ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΠ»ΠΈ список с названиями всСх ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² DataFrame. ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ‡Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ, Ρ‡Ρ‚ΠΎ Ρ‚ΠΈΠΏ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… этого списка - Index.

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 2: ΠŸΡ€Π΅ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Π° columns Π² список

Π’Ρ‚ΠΎΡ€ΠΎΠΉ способ состоит Π² ΠΏΡ€Π΅ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΈ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Π° columns Π² ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½Ρ‹ΠΉ список с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° tolist(). Рассмотрим ΠΊΠΎΠ΄:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π΅ΠΌ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Sara'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Moscow', 'New York', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)
columns_list = df.columns.tolist()

print(columns_list)
    

Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΡ‹:

['Name', 'Age', 'City']

Π’Π΅ΠΏΠ΅Ρ€ΡŒ ΠΌΡ‹ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΠ»ΠΈ ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½Ρ‹ΠΉ список, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚ Π±Ρ‹Ρ‚ΡŒ использован Π² дальнСйшСм ΠΊΠΎΠ΄Π΅.

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 3: ИспользованиС ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° get_option('display.max_columns')

Π’Ρ€Π΅Ρ‚ΠΈΠΉ способ - ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ get_option('display.max_columns') для получСния максимального количСства ΠΎΡ‚ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ°Π΅ΠΌΡ‹Ρ… ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Π΅. Π—Π°Ρ‚Π΅ΠΌ ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ head() для отобраТСния ΠΏΠ΅Ρ€Π²Ρ‹Ρ… Π½Π΅ΡΠΊΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΈΡ… строк DataFrame, Π² ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Ρ… Π±ΡƒΠ΄ΡƒΡ‚ Π²ΠΈΠ΄Π½Ρ‹ названия ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ. Рассмотрим ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π΅ΠΌ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Sara'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Moscow', 'New York', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)
max_columns = pd.get_option('display.max_columns')
df_head = df.head()

print(df_head)
    

Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΡ‹:


   Name  Age      City
0  John   25    Moscow
1 Peter   30  New York
2  Sara   35    London
    

Как Π²ΠΈΠ΄Π½ΠΎ ΠΈΠ· Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Π°, рядом с Π΄Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌΠΈ ΠΎΡ‚ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ°ΡŽΡ‚ΡΡ названия ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ. ΠžΠ±Ρ€Π°Ρ‚ΠΈΡ‚Π΅ Π²Π½ΠΈΠΌΠ°Π½ΠΈΠ΅, Ρ‡Ρ‚ΠΎ Ссли количСство ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² DataFrame большС, Ρ‡Π΅ΠΌ Π·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Π° display.max_columns, названия ΠΎΡΡ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π±ΡƒΠ΄ΡƒΡ‚ Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½Ρ‹ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΡ‚ΠΎΡ‡ΠΈΠ΅ΠΌ (...).

Π’ Π·Π°ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π½ΠΈΠΈ

Π’ этой ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠ΅ ΠΌΡ‹ рассмотрСли Ρ‚Ρ€ΠΈ способа вывСсти названия ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ΅ Pandas. Π’Ρ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ Π²Ρ‹Π±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠ΄Ρ…ΠΎΠ΄, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ Π»ΡƒΡ‡ΡˆΠ΅ всСго соотвСтствуСт вашим потрСбностям. Π£Π΄Π°Ρ‡ΠΈ Π² Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π΅ с Pandas!

Π’ΠΈΠ΄Π΅ΠΎ ΠΏΠΎ Ρ‚Π΅ΠΌΠ΅

Как ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ apply для трансформации ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ? | Аналитик Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… | karpov.courses

Pandas Π‘Π°Π·ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ β„–3. ΠžΡ‚Π±ΠΎΡ€ строк ΠΈ столбцов, Π Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ, Π˜ΠΌΠΏΠΎΡ€Ρ‚ CSV

Pandas Π‘Π°Π·ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ β„–4. ΠžΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ со столбцами DataFrame

ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠΈ:

Бколько вСсит ΠΏΠ°Π½Π΄Π°? 🐼 Π‘Ρ€Π΅Π΄Π½ΠΈΠΉ вСс ΠΏΠ°Π½Π΄Ρ‹ Π² ΠΏΡ€ΠΈΡ€ΠΎΠ΄Π΅ ΠΈ Π² Π·ΠΎΠΎΠΏΠ°Ρ€ΠΊΠ΅

πŸ”Ž Как вывСсти Π½Π°Π·Π²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ Π² pandas? Учимся вмСстС! 🐼