如果我们能够为数据框提供一个丰富且可适应的查看器，那将是非常棒的，因为它们是如此普遍。
(不过它不像DataWrangler那么重 - 它会破坏上下文太多，并改变VSCode布局)。
我经常遇到的一种特别痛苦的情况是：

• 我在一个单元格的输出中得到了数据框 - 我想查看数据以便探索它或确保它具有正确的值和列。
• 框架太大而无法容纳，因此一些列和行被省略了 ...
• 现在我必须回去添加 df.head() 以减少行数，或者添加 df.columns 以查看所有列，或者使用 df.head().T 以在列表中查看所有列并显示一些值。

更酷的是，还可以轻松地在笔记本中引用数据框，作为Copilot Chat的上下文，以回答"如何进行连接/透视/聚合/可视化？"等问题。

感谢shtratos的反馈！
更酷的是，我们还可以轻松地在笔记本中引用数据框作为Copilot聊天的上下文，以回答类似"如何进行连接/透视/聚合/可视化？"的问题。
目前，我们将变量摘要嵌入到聊天上下文中，因此您可以提出这样的问题。例如，如果您有一个名为df的数据框，您可以询问how do I join/pivot/aggregate/visualise the data frame,Copilot将能够生成带有正确数据框引用的代码。请告诉我这是否符合您的预期。