Python是一种高级编程语言,而Pandas是Python中一个强大的数据分析库。在使用Pandas进行数据分析时,有时候我们只关注数据框中的前10列和后10列。下面是一个完善且全面的答案:
Python/Pandas仅显示数据框中的前10列和后10列的方法有多种。以下是其中两种常用的方法:
方法一:使用head()和tail()函数 head()函数用于显示数据框的前n行,默认为前5行。tail()函数用于显示数据框的后n行,默认为后5行。通过将n设置为10,我们可以只显示前10列和后10列。
示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': range(1, 21),
'B': range(21, 41),
'C': range(41, 61),
'D': range(61, 81),
'E': range(81, 101),
'F': range(101, 121),
'G': range(121, 141),
'H': range(141, 161),
'I': range(161, 181),
'J': range(181, 201),
'K': range(201, 221),
'L': range(221, 241),
'M': range(241, 261),
'N': range(261, 281),
'O': range(281, 301),
'P': range(301, 321),
'Q': range(321, 341),
'R': range(341, 361),
'S': range(361, 381),
'T': range(381, 401)}
df = pd.DataFrame(data)
# 仅显示前10列
print(df.head(10))
# 仅显示后10列
print(df.tail(10))
方法二:使用iloc索引 iloc是Pandas中用于按位置选择数据的方法。我们可以使用iloc[:, :10]选择前10列,使用iloc[:, -10:]选择后10列。
示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': range(1, 21),
'B': range(21, 41),
'C': range(41, 61),
'D': range(61, 81),
'E': range(81, 101),
'F': range(101, 121),
'G': range(121, 141),
'H': range(141, 161),
'I': range(161, 181),
'J': range(181, 201),
'K': range(201, 221),
'L': range(221, 241),
'M': range(241, 261),
'N': range(261, 281),
'O': range(281, 301),
'P': range(301, 321),
'Q': range(321, 341),
'R': range(341, 361),
'S': range(361, 381),
'T': range(381, 401)}
df = pd.DataFrame(data)
# 仅显示前10列
print(df.iloc[:, :10])
# 仅显示后10列
print(df.iloc[:, -10:])
以上两种方法都可以实现仅显示数据框中的前10列和后10列的效果。具体选择哪种方法取决于个人偏好和具体情况。
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