在 VS Code 中调试时查看 Pandas 数据框

在本文中，我们将介绍如何在使用 Visual Studio Code（以下简称 VS Code）进行 Python 调试时，在调试器中查看 Pandas 数据框的方法。

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简介

调试是软件开发中非常重要的一环。在 VS Code 中进行 Python 调试时，我们可以使用调试器中的“监视”功能来查看变量的值。但是当我们想查看 Pandas 数据框的内容时，单纯的使用“监视”功能可能不够直观。

例如，我们有一个数据框 df，想查看其中前五行数据。在调试过程中，我们可以在变量面板中展开 df，找到 DataFrame 对象，再手动点击其中的_data 属性，再展开其中的 BlockManager 对象，再找到 DataBlock 对象，最后才能找到 values 属性，看到其中的前 5 行数据，非常繁琐。

解决方法

为了实现更加直观的数据框查看方法，我们可以使用 pandas-visual-qa 这个 VS Code 插件。

安装插件

首先需要安装 pandas-visual-qa 插件。在 VS Code 中打开命令面板，输入 ext install pandas-visual-qa，按回车键进行安装。

查看数据框

安装完成后，我们可以在变量面板中找到 df，右键点击，选择“Visualize dataframe” -> “Open in new editor”。

这时会在 VS Code 界面中打开一个新的编辑器窗口，其中会显示 df 中的数据。

我们可以在该窗口中进行数据框的浏览。我们可以将鼠标移到列名上，找到列名，或者对数据进行表格排序。如果查看的数据较多，我们还可以使用筛选器或者搜索框进行筛选。

在新的编辑器窗口中，可以将数据框进行最大化浏览，也可以将窗口进行拆分，同时查看多个数据框和代码。

查看缺失值

在数据分析中，我们经常需要关注缺失值。pandas-visual-qa 插件还提供了一个非常方便的功能——查看数据框中缺失值的比例。

我们可以在新的编辑器窗口中点击“NA ratio”按钮，可以看到缺失值的比例。

我们可以看到数据框中缺失值比例并不高，最高的是 value 列，约为 5.76%。

查看数据类型

在数据处理过程中，我们也需要关注数据类型。pandas-visual-qa 插件中可以查看数据框中各列的数据类型。

我们可以在新的编辑器窗口中点击“Data types”按钮，可以看到各列的数据类型。

我们可以看到 value 列是字符串类型，而其他列都是浮点数类型。知道各列的数据类型，可以帮助我们更好地进行后续数据预处理。

总结

在本文中，我们介绍了 pandas-visual-qa 这个 VS Code 插件，可以帮助我们在 VS Code 的调试器中查看 Pandas 数据框。通过该插件，我们可以方便地进行数据框的浏览、查看缺失值、查看数据类型等操作，提高数据分析效率。