Library/Pandas (3) 썸네일형 리스트형 [ Pandas ] 디버깅 할때 모든 column을 print 해서 보기 pandas에서 DataFrame을 출력할 때 모든 column을 출력하고 싶다면 pandas의 출력 옵션을 설정하면 됩니다.방법 1: 일시적으로 설정import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성df = pd.DataFrame([[i for i in range(20)]], columns=[f'col{i}' for i in range(20)])# 일시적으로 모든 column 출력with pd.option_context('display.max_columns', None): print(df)방법 2: 전역 설정 (세션 전체에 적용)import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 출력 설정print(df)참고.. [ Pandas ] DataFrame의 일부 row만 보는 방법 pandas에서 DataFrame의 일부 row만 보는 방법은 다음과 같이 할 수 있습니다:1. 앞에서 N개 보기: head()df.head(3) # 처음 3개 row 출력2. 뒤에서 N개 보기: tail()df.tail(2) # 마지막 2개 row 출력3. 특정 범위만 슬라이싱 (index 기준)df[5:10] # 5번째부터 9번째까지 row 출력 (5 ≤ index 4. 조건으로 필터링df[df['나이'] > 25] # 나이가 25 초과인 row만 출력5. 랜덤 샘플 보기: sample()df.sample(5) # 랜덤으로 5개 row 출력 [ Pandas ] DataFrame의 row를 하나씩 보는(순회하는) 방법 pandas에서 DataFrame의 row를 하나씩 보는(순회하는) 방법은 여러 가지가 있습니다. 주요 방법은 다음과 같습니다:1. iterrows() 사용 (가장 일반적인 방법)import pandas as pddf = pd.DataFrame({ '이름': ['홍길동', '김철수'], '나이': [30, 25]})for index, row in df.iterrows(): print(f"Index: {index}, 이름: {row['이름']}, 나이: {row['나이']}")row는 Series로 반환됩니다.속도는 느리지만 직관적입니다.2. itertuples() 사용 (속도가 더 빠름)for row in df.itertuples(): print(f"Index: {row.Index}.. 이전 1 다음