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Python/Pandas仅显示数据框中的前10列和后10列

Python是一种高级编程语言，而Pandas是Python中一个强大的数据分析库。在使用Pandas进行数据分析时，有时候我们只关注数据框中的前10列和后10列。下面是一个完善且全面的答案：

Python/Pandas仅显示数据框中的前10列和后10列的方法有多种。以下是其中两种常用的方法：

方法一：使用head()和tail()函数 head()函数用于显示数据框的前n行，默认为前5行。tail()函数用于显示数据框的后n行，默认为后5行。通过将n设置为10，我们可以只显示前10列和后10列。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': range(1, 21),
        'B': range(21, 41),
        'C': range(41, 61),
        'D': range(61, 81),
        'E': range(81, 101),
        'F': range(101, 121),
        'G': range(121, 141),
        'H': range(141, 161),
        'I': range(161, 181),
        'J': range(181, 201),
        'K': range(201, 221),
        'L': range(221, 241),
        'M': range(241, 261),
        'N': range(261, 281),
        'O': range(281, 301),
        'P': range(301, 321),
        'Q': range(321, 341),
        'R': range(341, 361),
        'S': range(361, 381),
        'T': range(381, 401)}

df = pd.DataFrame(data)

# 仅显示前10列
print(df.head(10))

# 仅显示后10列
print(df.tail(10))

方法二：使用iloc索引 iloc是Pandas中用于按位置选择数据的方法。我们可以使用iloc[:, :10]选择前10列，使用iloc[:, -10:]选择后10列。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': range(1, 21),
        'B': range(21, 41),
        'C': range(41, 61),
        'D': range(61, 81),
        'E': range(81, 101),
        'F': range(101, 121),
        'G': range(121, 141),
        'H': range(141, 161),
        'I': range(161, 181),
        'J': range(181, 201),
        'K': range(201, 221),
        'L': range(221, 241),
        'M': range(241, 261),
        'N': range(261, 281),
        'O': range(281, 301),
        'P': range(301, 321),
        'Q': range(321, 341),
        'R': range(341, 361),
        'S': range(361, 381),
        'T': range(381, 401)}

df = pd.DataFrame(data)

# 仅显示前10列
print(df.iloc[:, :10])

# 仅显示后10列
print(df.iloc[:, -10:])

以上两种方法都可以实现仅显示数据框中的前10列和后10列的效果。具体选择哪种方法取决于个人偏好和具体情况。

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