回答編集履歴
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補足追記
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@@ -64,4 +64,4 @@
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似たようなアプローチとしてDataFrameに新たに"valid"列を追加して、初期値はFalse、データ書き込み時にTrueにして、それを頼りに表示を切り替える、ということは可能です。しかし、nanを使ったアプローチの方がベターであると思いました。
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似たようなアプローチとしてDataFrameに新たに"valid"列を追加して、初期値はFalse、データ書き込み時にTrueにして、それを頼りに表示を切り替える、ということは可能です。しかし、データ書き込み時に処理を加える必要があること、余計なvalid列の初期化/削除などが煩雑であること、などから、nanを使ったアプローチの方がベターであると思いました。
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補足追記
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@@ -61,3 +61,7 @@
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display(df.dropna()) # nanが1つでもある行は出力されない
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似たようなアプローチとしてDataFrameに新たに"valid"列を追加して、初期値はFalse、データ書き込み時にTrueにして、それを頼りに表示を切り替える、ということは可能です。しかし、nanを使ったアプローチの方がベターであると思いました。
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一部修正
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@@ -32,7 +32,7 @@
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既にindexがあり0が入っているデータフレームに対して、for文で順に値が
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「既にindexがあり初期値として0が入っているデータフレームに対して、for文で順に（0または0以外の）値が書き込まれていくにしたがって、値が書き込まれた行までを表示させたい」という要望を確認しました。
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一部修正
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- データフレームとして初期値をnanに
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- 0が、まだ値が入っていないのか、0という値が入ったのか、区別できるようにする。データフレームとして初期値をnanにすることで、nanならまだ値が入っていないこと、0は0という値が入ったこと、と区別できる。
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- 表示の際にnanが含まれている行は無視する
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- 表示の際にnanが含まれている行は無視する。
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補足追記
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@@ -25,3 +25,39 @@
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既にindexがあり0が入っているデータフレームに対して、for文で順に値が入っていくにしたがって、値が入った行までを表示させたい、という要望を確認しました。
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for文の中で個別に制御するのは応用がしにくいですので、以下方法をオススメします。
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- データフレームとして初期値をnanにして、0がまだ値が入っていないのか0という値が入ったのか区別できるようにする
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- 表示の際にnanが含まれている行は無視する
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なお、pandasの仕様上、nanが含まれている列はfloatになりますので、整数表示や整数変換をしたい場合は、適宜astype(int)を加えてください。
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```Python
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df = df.replace(0, pd.np.nan) # 0が入っている前提で0をnanに変換
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for 繰り替え処理
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dfの行に値を入れる処理
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display(df.dropna()) # nanが1つでもある行は出力されない
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誤字の修正
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@@ -2,7 +2,7 @@
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そのような時は、Jupyter限定ですがdisplay文をprint文
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そのような時は、Jupyter限定ですがdisplay文をprint文の代わりに使うことで、目的の表示が得られます。
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誤字の修正
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@@ -1,4 +1,4 @@
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質問者様とのやりとりで、「JupyterにおけるDataFrameの表示形式を、コード実行中の任意の箇所で表示させたい」という意図と
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質問者様とのやりとりで、「JupyterにおけるDataFrameの表示形式を、コード実行中の任意の箇所で表示させたい」という意図と理解しました。print文だと表示が崩れてしまうためと思います。
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