Anasayfa / Uygulama Araçları / Python / Python Pandas head Sütun Truncate Önleme

Python Pandas head Sütun Truncate Önleme

Pandas; Python dilinde veri manipülasyonu, keşfi ve ön hazırlığı konusunda oldukça popüle bir kütüphanedir. Pandas ile okunan veri setinden sonra genelleikle df.head() metodu ile veriye genel bir bakış atarız. Ancak bazı sütun içeriği geniş olduğundan sütun içine sığmaz ve hepsini göremeyiz, kırpılır, özellikle de Jupyter Notebook’ta. Sütun içini kırpmadan hepsini görmekistiyorsak aşağıdaki komutu çalıştırmalıyız:

pd.set_option('display.max_colwidth', -1)

Örnek uygulama:

import pandas as pd
my_dict = {'sno':[1,2],
           'aciklama': ['Lorem Ipsum, dizgi ve baskı endüstrisinde kullanılan mıgır metinlerdir.',
         'Lorem Ipsum']}
df = pd.DataFrame(my_dict)
df.head()

Çıktı

snoaciklama
01Lorem Ipsum, dizgi ve baskı endüstrisinde kull…
12Lorem Ipsum

Gördüğümüz gibi aciklama sütunu kırpılmış. Şimdi bunu düzeltelim.

pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
df.head()

Çıktı

snoaciklama
01Lorem Ipsum, dizgi ve baskı endüstrisinde kullanılan mıgır metinlerdir.
12Lorem Ipsum

Evet, işte oldu. Kolay gelsin.

Hakkında Erkan ŞİRİN

2014'ten beri hem akademik alanda hem de sektörde pratik anlamda büyük veri ve veri bilimi ile ilgili çalışmalar yürütmektedir. Halihazırda İmpektra Bilişim A.Ş.'de büyük veri yöneticisi olarak çalışmakta olup aynı zamanda Gazi Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri doktora öğrencisidir. Büyük veri ve veri bilimi ile ilgili birçok kurum ve şirkete eğitimler vermekte ve projeler icra etmektedir. Çalışma alanları: büyük veri platformlarının kurulum ve yönetimi, büyük veri üzerinde makine öğrenmesi, olağan dışılık tespiti, sahtecilik tespiti, veri hazırlama sürecidir.

GÖZ ATMAK İSTEYEBİLİRSİNİZ

Tensorflow Lite Modeli ile Colab Üzerinden Görüntü Sınıflandırma: Derin Öğrenme Uygulaması

Bildiğiniz üzere derin ağlarda / katmanlarda öğrenme işlemine biz kabaca derin öğrenme diyoruz. Bu açıklama …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir