Pandas - Ejercicio 110: Incrementar el Número de Columnas Visibles de un DataFrame en Jupyter

Incrementar el Número de Columnas Visibles de un DataFrame en Jupyter con el lenguaje de programación Python y la librería Pandas.

[economiagonzalezfi]

Magnífico canal.
Como siempre, excelente contribución de John a la comunidad informática.

De manera semejante a "Jupypter", utilizando esta expresión en “Visual Studio Code” o “SublimeText”:

for i in range(1, 51):
datos['Col%d' % i] = list(range(1, 11))
print(datos)

Obtenemos en “Visual Studio Code” o “SublimeText” el siguiente resultado:

{'Col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'Col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'Col3': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], …..… 'Col50': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}


Si por el contrario la utilizamos en “Jupypter”, obtenemos como resultado el siguiente diccionario:


{'Col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'Col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],

'Col50': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}

Para intentar un resultado similar a “Jupypter”, es decir, que se mantenga como diccionario y que se genere un salto de línea, ¿hay alguna expresión?

*Nota:*
y utilizando la expresión que se propone en “Pandas-Ejercicio 3” podemos transformar el diccionario en una serie:


serie=pd.Series(datos)
print(serie)

Y obtenemos el siguiente resultado (pero el "diccionario" se transforma a un objeto tipo "serie"):
Col1 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Col2 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Col50 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
dtype: object