Python中的数据编辑器？

我在Python中加载了一个csv文件，但我不知道如何在不调用特定行/列的情况下查看数据

我只想将数据视为一个excel文件，它能够

滚动不同的行

，

手动更改某些值

，等等

在R中有编辑功能，在Stata中有数据编辑器。

Python中有类似的东西吗？我使用树冠分布

---

谢谢

是否使用熊猫数据帧？它提供了一些易于加载/写入CSV并显示其内容的功能，如.dataframe.head（10）——它显示前十行。 dataframe.descripe（）将发出有关数据的有用信息

如果要尝试df，应在打印df之前使用以下命令：

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)

否则pandas将不会打印宽数据帧，而只打印列，这可能会造成混乱

就个人而言，如果我必须查看非常大的数据帧，我倾向于将它们导出到csv并在Excel中查看它们。它不是最好的工作流，但是python的显示能力不是最好的。或者，您可以轻松地将数据框导出为html，这可能更方便

以下是我的保存功能：

def save_file(df, file_name):
    """
    saves to a csv file in the german excel format, e.g. colon seperated
    :rtype : None
    :param df: the dataframe to be saved
    :param file_name: the filename
    """
    assert isinstance(df, DataFrame)
    df.to_csv(file_name, sep=";")

---

我使用这个小函数是因为德国的Excel使用冒号（；）作为分隔符。我总是忘记，当使用pandas的默认功能时，我必须重做它…

您使用pandas数据帧吗？它提供了一些易于加载/写入CSV并显示其内容的功能，如.dataframe.head（10）——它显示前十行。 dataframe.descripe（）将发出有关数据的有用信息

如果要尝试df，应在打印df之前使用以下命令：

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)

否则pandas将不会打印宽数据帧，而只打印列，这可能会造成混乱

就个人而言，如果我必须查看非常大的数据帧，我倾向于将它们导出到csv并在Excel中查看它们。它不是最好的工作流，但是python的显示能力不是最好的。或者，您可以轻松地将数据框导出为html，这可能更方便

以下是我的保存功能：

def save_file(df, file_name):
    """
    saves to a csv file in the german excel format, e.g. colon seperated
    :rtype : None
    :param df: the dataframe to be saved
    :param file_name: the filename
    """
    assert isinstance(df, DataFrame)
    df.to_csv(file_name, sep=";")

---

我使用这个小函数是因为德国的Excel使用冒号（；）作为分隔符。我总是忘记，当使用pandas的默认功能时，我必须重做它…

您使用pandas数据帧吗？它提供了一些易于加载/写入CSV并显示其内容的功能，如.dataframe.head（10）——它显示前十行。 dataframe.descripe（）将发出有关数据的有用信息

如果要尝试df，应在打印df之前使用以下命令：

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)

否则pandas将不会打印宽数据帧，而只打印列，这可能会造成混乱

就个人而言，如果我必须查看非常大的数据帧，我倾向于将它们导出到csv并在Excel中查看它们。它不是最好的工作流，但是python的显示能力不是最好的。或者，您可以轻松地将数据框导出为html，这可能更方便

以下是我的保存功能：

def save_file(df, file_name):
    """
    saves to a csv file in the german excel format, e.g. colon seperated
    :rtype : None
    :param df: the dataframe to be saved
    :param file_name: the filename
    """
    assert isinstance(df, DataFrame)
    df.to_csv(file_name, sep=";")

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我使用这个小函数是因为德国的Excel使用冒号（；）作为分隔符。我总是忘记，当使用pandas的默认功能时，我必须重做它…

您使用pandas数据帧吗？它提供了一些易于加载/写入CSV并显示其内容的功能，如.dataframe.head（10）——它显示前十行。 dataframe.descripe（）将发出有关数据的有用信息

如果要尝试df，应在打印df之前使用以下命令：

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)

否则pandas将不会打印宽数据帧，而只打印列，这可能会造成混乱

就个人而言，如果我必须查看非常大的数据帧，我倾向于将它们导出到csv并在Excel中查看它们。它不是最好的工作流，但是python的显示能力不是最好的。或者，您可以轻松地将数据框导出为html，这可能更方便

以下是我的保存功能：

def save_file(df, file_name):
    """
    saves to a csv file in the german excel format, e.g. colon seperated
    :rtype : None
    :param df: the dataframe to be saved
    :param file_name: the filename
    """
    assert isinstance(df, DataFrame)
    df.to_csv(file_name, sep=";")

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我使用这个小函数是因为德国的Excel使用冒号（；）作为分隔符。我总是忘记，当使用pandas的默认函数时，然后我必须重做它…

将csv文件导入到什么Python数据结构中？Numpy数组、熊猫数据帧……将csv文件导入到什么Python数据结构中？Numpy数组、熊猫数据帧……将csv文件导入到什么Python数据结构中？Numpy数组、熊猫数据帧……将csv文件导入到什么Python数据结构中？Numpy阵列、熊猫数据帧。。。