dataframe显示所有列？代码示例：

#显示所有列pd.set选项（“display.max列“，无）

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#显示所有行pd.set选项（“display.max行“，无）

#将值的显示长度设置为100，默认值为50pd.set选项（“maxColwidth”，100）

pandas.dataframe怎么把列变成索引？

在数据帧中，根据一定的条件，可以得到满足要求的线元素的位置。

代码如下：

[Python]查看纯拷贝

DF=pd.数据帧（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（数据框属性==22)].索引.tolist（）

打印（a）

DF如下所示。上面，通过选择“boolcol”值为3，“attr”值为22的行，我们可以得到该行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。

[Python]查看纯拷贝

boolcolattr

10122

20233

30322

40344

50466

][30

可以对列进行操作，只需使用apply方法即可。具体分析如下：前提：加载numpy，pandas和series，dataframe，生成一个3乘3的dataframe，命名frame，使用frame的第二列生成series，命名series1。此外，框架.添加（series1，axis=0）。减法：sub分别尝试不填充和填充以比较效果。乘法，帧.mul（系列1，轴=0），除法，框架.div（series1，axis=0）。这里的序列是由dataframe的一列生成的，因此不存在找不到索引的情况。如果找不到索引，则生成并集，缺少的值为Nan。四个算术运算的括号中有一个参数axis=0，表示索引按行匹配并在列上广播。发展：Python是目前最流行、最简单、应用最广泛的编程语言，应该在大数据时代学习。其中，pandas是Python中最经典的库之一。

标题名称：pandas新增一列并按条件赋值dataframe显示所有列？-创新互联
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