当检查数据框时,输出不会呈现在一个可滚动的区域中,使得整个笔记本很难导航。
vql8enpb1#
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:
...
df.head()
df.columns
df.head().T
nnsrf1az2#
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。
tuwxkamq3#
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。
df
how do I join/pivot/aggregate/visualise the data frame
3条答案
按热度按时间vql8enpb1#
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:
...
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。nnsrf1az2#
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。
tuwxkamq3#
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。