Giả sử bạn có một văn bản rất dài và chiếm nhiều cột hoặc nói cách khác, giả sử bạn có một văn bản dài đến mức người dùng cuối nhìn thấy thanh cuộn do kích thước màn hình hạn chế
Bây giờ, khi văn bản rất dài và khu vực người dùng có thể xem bị hạn chế, thì với tư cách là một lập trình viên, chúng tôi phải thực hiện một số điều chỉnh để kéo một số văn bản xuống dòng tiếp theo
Chà, nó có vẻ khó khăn, nhưng rất dễ đạt được điều này trong Python
Báo cáo vấn đề
Làm cách nào để định dạng lại một văn bản dài sao cho vừa với số lượng cột do người dùng cung cấp?
Dung dịch
Giống như mọi ứng dụng Python khác, ở đây chúng ta cần nhập mô-đun cần thiết và đó là textwrap
import textwrapĐặt số lượng cột
Sau khi gói được nhập, chúng ta cần gọi hàm fill[…] như hình bên dưới
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]Khi chạy hai dòng mã trên, bạn có thể thấy đầu ra đó được định dạng như hình bên dưới với giá trị cột là 40
Đặt thụt lề ban đầu
Nếu bạn muốn đặt thụt đầu dòng cho dòng đầu tiên của mình, bạn có thể thực hiện như hình bên dưới
textwrap.fill[text,40, initial_indent=' ']Đoạn mã trên sẽ tạo ra đầu ra như hình dưới đây
Đặt thụt đầu dòng tiếp theo
Nếu bạn muốn đặt thụt đầu dòng cho chính dòng của mình sau dòng đầu tiên, bạn có thể thực hiện như hình bên dưới
textwrap.fill[text,40, subsequent_indent=' ']Đoạn mã trên sẽ tạo ra đầu ra như hình dưới đây
Hy vọng bạn thấy mô-đun này tiện dụng và siêu dễ sử dụng. Bạn có thể sử dụng điều này để điều chỉnh đầu ra dựa trên kích thước thiết bị đầu cuối của bạn. ]
Phương thức python sort[] to get column name. Phương thức Python Sắp xếp [] có thể được sử dụng để lấy danh sách tên cột của DataFrame theo thứ tự tăng dần của các cột
Làm cách nào để sắp xếp các hàng và cột cụ thể trong Python?
Bạn có thể sử dụng df. loc [[2]] to in a tool of a frames data frames. df. loc[[2]] để in một hàng cụ thể của khung dữ liệu gấu trúc.
Làm cách nào để nhập tất cả các cột trong một khung dữ liệu trong Python?
Theo mặc định, Notebook Jupyter chỉ hiển thị 20 cột của DataFrame Pandas. .
Bạn có thể dễ dàng buộc máy tính xách tay hiển thị tất cả các cột bằng cách sử dụng cú pháp sau. PĐ
Vì vậy, câu hỏi là. Làm thế nào để đạt được bản trình bày thích hợp của các dữ liệu của tôi mà không thay đổi các loại dữ liệu / dữ liệu? trình bày dữ liệu của tôi mà không thay đổi chính dữ liệu / loại dữ liệu?
Đây là câu trả lời
- Nếu bạn sử dụng ghi chép sao chép Jupyter để hiển thị DataFrame của bạn hoặc
- Nếu bạn muốn đạt được một bản trình bày dưới định dạng tệp HTML [ngay cả với nhiều thuộc tính
3 vàdf.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
4 đã chuẩn bị sẵn cho kiểu dáng CSS hơn nữa - bạn có thể hoặc bạn không sử dụng chúng], tệp HTML [ngay cả với nhiều tính năng thừadf.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
3 đã chuẩn bị sẵn]df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Sử dụng kiểu dáng. Kiểu dáng không thay đổi dữ liệu / dữ liệu Các loại cột của DataFrame của bạn. Kiểu dáng không thay đổi dữ liệu/kiểu dữ liệu của các cột trong khung dữ liệu của bạn
Bây giờ tôi chỉ cho bạn cách tiếp cận nó trong ghi chép Jupyter - để trình bày dưới dạng tệp HTML, hãy xem ghi chú gần cuối câu trả lời này
Tôi sẽ cho rằng cột của bạn
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Unknown type
0text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.” print[textwrap.fill[text,40]]
1text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.” print[textwrap.fill[text,40]]
Type it is
7.df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
0df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Type it is
8.df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
2df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
3df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Hãy cẩn thận. Đối tượng được trả về không phải là DataFrame - nó là đối tượng của lớp
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Đối tượng trả về KHÔNG phải là một khung dữ liệu — nó là một đối tượng của lớp
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Don't doing this thing
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
.
Câu hỏi và câu trả lời
hỏi. Tại sao máy tạo kiểu đối tượng của bạn [hoặc một biểu thức trả về nó] được sử dụng để thực hiện lệnh cuối cùng trong ô Notebook Jupyter hiển thị bảng [kiểu dáng] của bạn chứ không phải máy tạo kiểu đối tượng chính?
trả lời. By because all objects Styler đều có phương thức gọi lại
93 return HTML code to display your DataFrame [as a HTML table đẹp]. Bởi vì mọi đối tượng Styler đều có phương thức gọi lạidf.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
03 trả về mã HTML để hiển thị khung dữ liệu của bạn [dưới dạng bảng HTML đẹp]df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]Jupyter Notebook IDE tự động gọi phương thức này để hiển thị các đối tượng có nó
Ghi chú
You don't need to write copy Jupyter to type [nghĩa là để xuất bản dữ liệu mà không thay đổi các loại dữ liệu / dữ liệu của nó]
Một đối tượng Styler cũng có phương thức
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Khi làm việc với dữ liệu, bạn có thể thường gặp các trường hợp trong ngày đó của bạn không ở định dạng bạn muốn. Ví dụ, các ngày ở định dạng của Yyyy-MM-DD và bạn muốn chúng ở định dạng MM MM-DD-Yyyy. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ xem xét cách thay đổi định dạng của cột ngày trong khung dữ liệu gấu trúc
Làm thế nào để thay đổi định dạng ngày của một cột?
Để thay đổi định dạng ngày của một cột trong Pandas DataFrame, bạn có thể sử dụng chức năng Pandas Series
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Ở đây, COL Col là cột DateTime mà bạn muốn thay đổi định dạng. Giăm bông
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Ví dụ
Hãy cùng xem xét việc sử dụng chức năng này với sự trợ giúp của một số ví dụ. Đầu tiên, hãy để Lôi tạo một khung dữ liệu mẫu mà chúng tôi sẽ sử dụng trong suốt hướng dẫn này
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
đầu ra
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]Bây giờ chúng tôi có một kho dữ liệu lưu trữ tên và sinh nhật của nhân viên tại văn phòng. Hãy cùng tìm kiếm loại dữ liệu của cột Sinh nhật trên mạng bằng cách sử dụng hàm Pandas Info []
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]đầu ra
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]Bạn có thể thấy rằng cột sinh nhật của người Viking là loại đối tượng. Please to convert it to DateTime, use the Pandas function
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]đầu ra
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]Bây giờ chúng tôi có cột DateTime của chúng tôi, hãy tiếp tục và xem các ví dụ về cách thay đổi định dạng ngày
Định dạng mm-dd-yyyy
Vui lòng tạo một cột mới, sinh nhật222, nơi lưu trữ sinh nhật ở định dạng
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]đầu ra
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]In string format date,
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Lưu ý rằng nếu bạn kiểm tra kiểu dữ liệu của cột Sinh nhật222, thì nó sẽ thuộc loại đối tượng của Cameron vì hàm
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]đầu ra
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]Định dạng DD-MM-YYYY
Please to create a new column, SINH NHẬT CỦA 3,nơi lưu trữ sinh nhật ở định dạng
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
text = “Welcome to Medium! I hope you are enjoying reading and writing articles on this platform.”
print[textwrap.fill[text,40]]đầu ra
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Các ngày trong cột Birthday33 has in
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
Định dạng ngày tháng, năm
Hãy tạo một cột mới, sinh nhật 3, nơi lưu trữ sinh nhật ở định dạng
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
đầu ra
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
df.style.format[{"DOB": lambda t: t.strftime["%m/%d/%Y"]}]
To know more about Pandas Series dt. strftime[], hãy tham khảo tài liệu của nó
You can also quan tâm đến - gấu trúc - trích xuất năm từ cột DateTime
Với điều này, chúng tôi đi đến cuối hướng dẫn này. Các ví dụ và mã kết quả được trình bày theo hướng dẫn này đã được khai thác trong A & NBSP; . 8. 3] has Pandas version 1. 0. 5
Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi để biết thêm hướng dẫn và hướng dẫn thông tin. Chúng tôi không có thư rác và bạn có thể từ chối bất cứ lúc nào.
Chúng tôi không gửi thư rác và bạn có thể chọn không tham gia bất kỳ lúc nào.
Hướng dẫn về định dạng gấu trúc dữ liệu -
- Gấu trúc - thay đổi định dạng của cột ngày
- Định dạng ký hiệu khoa học cho phao trong kiến trúc
- Hiển thị tất cả các cột của Pandas DataFrame trong Jupyter Notebook
Piyush là một nhà khoa học đam mê dữ liệu đam mê sử dụng dữ liệu để hiểu mọi thứ tốt hơn và đưa ra quyết định sáng suốt. Trong quá khứ, anh ta làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu cho ZS và có bằng kỹ sư từ IIT Roorkee. Sở thích của anh ấy bao gồm xem cricket, đọc sách và làm việc trên các dự án phụ
Xem tất cả các bài viết
Làm cách nào để thay đổi định dạng ngày trong Python?
Từ DateTime Nhập DateTime
date_time_str = '18/09/19 01. 55. 19'
date_time_obj = Ngày giờ. Strptime [date_time_str, '%d/%m/%y%h. %m. %S']
In ["Type date is now", type [DATE_TIME_OBJ]]
Làm cách nào để thay đổi định dạng ngày từ mm dd trong python?
Chúng ta có thể chuyển đổi định dạng chuỗi thành DateTime bằng cách sử dụng hàm strptime[]. Chúng tôi sẽ sử dụng định dạng '%Y/%M/%D' để đưa chuỗi vào DateTime