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如何在Jupyter lab/Jupyter Notebook中获得缩进行?

在Jupyter Lab/Jupyter Notebook中获得缩进行,可以通过以下步骤实现:

  1. 打开Jupyter Lab/Jupyter Notebook,进入编辑模式。
  2. 在代码单元格中输入需要缩进行的代码。
  3. 使用快捷键Shift + Enter或点击运行按钮执行代码。
  4. 如果代码输出结果过长,可以使用以下方法进行缩进行:
  5. a. 使用切片操作符(:)限制输出结果的长度。例如,使用result[:10]可以只显示结果的前10个字符。
  6. b. 使用print()函数将输出结果打印成多行,以便更好地查看。例如,使用print(result)可以将结果打印在多行中。
  7. c. 使用%%capture魔术命令将输出结果捕获到一个变量中,然后使用切片或打印函数进行处理。例如:
  8. c. 使用%%capture魔术命令将输出结果捕获到一个变量中,然后使用切片或打印函数进行处理。例如:
  9. d. 使用pandas库的set_option函数设置输出结果的显示选项。例如,使用以下代码将输出结果的最大列宽设置为10:
  10. d. 使用pandas库的set_option函数设置输出结果的显示选项。例如,使用以下代码将输出结果的最大列宽设置为10:
  11. e. 使用IPython库的display函数显示输出结果,并设置display函数的选项。例如,使用以下代码将输出结果的最大列宽设置为10:
  12. e. 使用IPython库的display函数显示输出结果,并设置display函数的选项。例如,使用以下代码将输出结果的最大列宽设置为10:

请注意,以上方法中的result是指代码执行后的结果变量,根据实际情况进行替换。此外,还可以根据具体需求使用其他方法进行缩进行,如使用分页显示、滚动条等。

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江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。

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