pandas中的read_csv返回的對象

我在Pandas中使用read_csv方法輸入多個.csv文件。我打印出來的read_csv返回的對象，並很好奇輸出的差異：pandas中的read_csv返回的對象

例如，一個打印輸出：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 10 entries, 0 to 9 
Data columns (total 5 columns): 
col_1   10 non-null values 
col_2   10 non-null values 
col_3   10 non-null values 
col_4   10 non-null values 
col_5   10 non-null values 
dtypes: int64(5)

而另一個很簡單：

col_a col_b col_c col_d col_e col_f 
0  1  1  1 183227  1 181913 
1  2  1  1 183234  1 183003 
...

我應該如何解釋這些輸出的差異？爲什麼第二個文件不會導致DataFrame對象？

來源

2013-10-06 MLister

熊貓將截斷如果結果可能超出默認設置，則可以使用'set_option（'display.max_rows'，1000）'或whatevery值來更改此輸出，您可以查找文檔字符串，如果您在IPython中並執行製表符填充，會向您顯示默認設置和當前設置。 – EdChum

它們都是數據框。如果輸出超過幾行，Pandas以第一種格式顯示摘要信息，因此它不會填滿屏幕。

如果要完整顯示，可以在DataFrame上使用.to_string()方法。也就是說，如果你的DataFrame是df，那麼即使它很長，也可以通過print df.to_string()來查看所有數據。

來源

2013-10-06 21:44:16 BrenBarn

在這兩種情況下，read_csv都返回一個DataFrame。但是，當您打印DataFrame時，將調用其__str__方法，並且此方法可能會根據其維度（列，行和總寬度）選擇不同的值來表示DataFrame。

默認情況下，Pandas最多顯示20列和60行。如果數據幀超出這些尺寸，然後它採用了總結格式，如

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 10 entries, 0 to 9 
Data columns (total 5 columns): 
col_1   10 non-null values 
col_2   10 non-null values 
col_3   10 non-null values 
col_4   10 non-null values 
col_5   10 non-null values 
dtypes: int64(5)

顯示完整的數據框，您可以更改display.max_columns，display.max_rows和display.width選項：

import pandas as pd 
pd.set_option('display.max_columns', 30) 
pd.set_option('display.max_rows', 100)  
pd.set_option('display.width', 120)

來源

2013-10-06 21:45:30 unutbu

pandas中的read_csv返回的對象

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