jupyter notebook (jupyter labも可)の表示を便利にするテクニック

（追記）一番最後に、行数の多いデータの情報をざっくりつかむために便利なテクニックを追加しました。

jupyter notebook を使うと、DataFrameの中身や型、構成などを逐次確認できるので便利です。

import pandas as pd

# DataFrame の作成
df = pd.DataFrame(data=[('a',1,2,3,4,5,6,7),('b',8,9,10,11,12,13,14),
                        ('c',15,16,17,18,19,20,21),('d',22,23,24,25,26,27,28),
                        ('e',29,30,31,32,33,34,35),('f',36,37,38,39,40,41,42),
                        ('g',43,44,45,46,47,48,49)])

df.columns = ['category', 'Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat']

ですが、セル1行に一度に入力しても、一番最後しか実行されません。

df.dtypes
df.shape
df.head()
df.plot()

1個1個セルに入力すればよいのですが、ちょっと面倒です。

また、print関数をつかってもいいのですが、DataFrameの表示が見づらくなってしまいます。

print(df.dtypes)
print(df.shape)
print(df)
df.plot()

こんな時は、IPython.display を使うとDataFrameもキレイに表示できるので便利です。

from IPython.display import display

display(df.dtypes)
display(df.shape)
display(df.head())
display(df.plot())

（追記） また、今回は違いますが、行数の多いデータの場合、下記を使えば、情報をざっくりつかみやすいです。

display(df.head()) #最初の5行を表示
display(df.tail()) #最後の5行を表示
display(df.dtypes) #型を表示
display(df.shape) #構成を表示

なお、コードはこちらになります。

以上になります、最後までお読みいただきありがとうございました。

参考サイト

kujira16.hateblo.jp