{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "4a87b5ef",
"metadata": {},
"source": [
"--- \n",
" \n",
"\n",
"
\n", " | pclass | \n", "survived | \n", "name | \n", "sex | \n", "age | \n", "sibsp | \n", "parch | \n", "ticket | \n", "fare | \n", "cabin | \n", "embarked | \n", "boat | \n", "body | \n", "home.dest | \n", "
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | \n", "1.0 | \n", "1.0 | \n", "Allen, Miss. Elisabeth Walton | \n", "female | \n", "29.0000 | \n", "0.0 | \n", "0.0 | \n", "24160 | \n", "211.3375 | \n", "B5 | \n", "S | \n", "2 | \n", "NaN | \n", "St Louis, MO | \n", "
1 | \n", "1.0 | \n", "1.0 | \n", "Allison, Master. Hudson Trevor | \n", "male | \n", "0.9167 | \n", "1.0 | \n", "2.0 | \n", "113781 | \n", "151.5500 | \n", "C22 C26 | \n", "S | \n", "11 | \n", "NaN | \n", "Montreal, PQ / Chesterville, ON | \n", "
2 | \n", "1.0 | \n", "0.0 | \n", "Allison, Miss. Helen Loraine | \n", "female | \n", "2.0000 | \n", "1.0 | \n", "2.0 | \n", "113781 | \n", "151.5500 | \n", "C22 C26 | \n", "S | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "Montreal, PQ / Chesterville, ON | \n", "
3 | \n", "1.0 | \n", "0.0 | \n", "Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton | \n", "male | \n", "30.0000 | \n", "1.0 | \n", "2.0 | \n", "113781 | \n", "151.5500 | \n", "C22 C26 | \n", "S | \n", "NaN | \n", "135.0 | \n", "Montreal, PQ / Chesterville, ON | \n", "
4 | \n", "1.0 | \n", "0.0 | \n", "Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) | \n", "female | \n", "25.0000 | \n", "1.0 | \n", "2.0 | \n", "113781 | \n", "151.5500 | \n", "C22 C26 | \n", "S | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "Montreal, PQ / Chesterville, ON | \n", "
... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "
1305 | \n", "3.0 | \n", "0.0 | \n", "Zabour, Miss. Thamine | \n", "female | \n", "NaN | \n", "1.0 | \n", "0.0 | \n", "2665 | \n", "14.4542 | \n", "NaN | \n", "C | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
1306 | \n", "3.0 | \n", "0.0 | \n", "Zakarian, Mr. Mapriededer | \n", "male | \n", "26.5000 | \n", "0.0 | \n", "0.0 | \n", "2656 | \n", "7.2250 | \n", "NaN | \n", "C | \n", "NaN | \n", "304.0 | \n", "NaN | \n", "
1307 | \n", "3.0 | \n", "0.0 | \n", "Zakarian, Mr. Ortin | \n", "male | \n", "27.0000 | \n", "0.0 | \n", "0.0 | \n", "2670 | \n", "7.2250 | \n", "NaN | \n", "C | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
1308 | \n", "3.0 | \n", "0.0 | \n", "Zimmerman, Mr. Leo | \n", "male | \n", "29.0000 | \n", "0.0 | \n", "0.0 | \n", "315082 | \n", "7.8750 | \n", "NaN | \n", "S | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
1309 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
1310 rows × 14 columns
\n", "\n", " | star_rating | \n", "title | \n", "content_rating | \n", "genre | \n", "duration | \n", "actors_list | \n", "
---|---|---|---|---|---|---|
0 | \n", "9.3 | \n", "The Shawshank Redemption | \n", "R | \n", "Crime | \n", "142 | \n", "[u'Tim Robbins', u'Morgan Freeman', u'Bob Gunt... | \n", "
1 | \n", "9.2 | \n", "The Godfather | \n", "R | \n", "Crime | \n", "175 | \n", "[u'Marlon Brando', u'Al Pacino', u'James Caan'] | \n", "
2 | \n", "9.1 | \n", "The Godfather: Part II | \n", "R | \n", "Crime | \n", "200 | \n", "[u'Al Pacino', u'Robert De Niro', u'Robert Duv... | \n", "
3 | \n", "9.0 | \n", "The Dark Knight | \n", "PG-13 | \n", "Action | \n", "152 | \n", "[u'Christian Bale', u'Heath Ledger', u'Aaron E... | \n", "
4 | \n", "8.9 | \n", "Pulp Fiction | \n", "R | \n", "Crime | \n", "154 | \n", "[u'John Travolta', u'Uma Thurman', u'Samuel L.... | \n", "
... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "
974 | \n", "7.4 | \n", "Tootsie | \n", "PG | \n", "Comedy | \n", "116 | \n", "[u'Dustin Hoffman', u'Jessica Lange', u'Teri G... | \n", "
975 | \n", "7.4 | \n", "Back to the Future Part III | \n", "PG | \n", "Adventure | \n", "118 | \n", "[u'Michael J. Fox', u'Christopher Lloyd', u'Ma... | \n", "
976 | \n", "7.4 | \n", "Master and Commander: The Far Side of the World | \n", "PG-13 | \n", "Action | \n", "138 | \n", "[u'Russell Crowe', u'Paul Bettany', u'Billy Bo... | \n", "
977 | \n", "7.4 | \n", "Poltergeist | \n", "PG | \n", "Horror | \n", "114 | \n", "[u'JoBeth Williams', u\"Heather O'Rourke\", u'Cr... | \n", "
978 | \n", "7.4 | \n", "Wall Street | \n", "R | \n", "Crime | \n", "126 | \n", "[u'Charlie Sheen', u'Michael Douglas', u'Tamar... | \n", "
979 rows × 6 columns
\n", "\n", " | iso_code | \n", "continent | \n", "location | \n", "date | \n", "total_cases | \n", "new_cases | \n", "new_cases_smoothed | \n", "total_deaths | \n", "new_deaths | \n", "new_deaths_smoothed | \n", "... | \n", "female_smokers | \n", "male_smokers | \n", "handwashing_facilities | \n", "hospital_beds_per_thousand | \n", "life_expectancy | \n", "human_development_index | \n", "excess_mortality_cumulative_absolute | \n", "excess_mortality_cumulative | \n", "excess_mortality | \n", "excess_mortality_cumulative_per_million | \n", "
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-24 | \n", "5.0 | \n", "5.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
1 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-25 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
2 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-26 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
3 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-27 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
4 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-28 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "
151080 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-26 | \n", "204351.0 | \n", "605.0 | \n", "1811.143 | \n", "4891.0 | \n", "6.0 | \n", "15.571 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151081 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-27 | \n", "205449.0 | \n", "1098.0 | \n", "1481.429 | \n", "4908.0 | \n", "17.0 | \n", "14.714 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151082 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-28 | \n", "207548.0 | \n", "2099.0 | \n", "1397.143 | \n", "4940.0 | \n", "32.0 | \n", "17.286 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151083 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-29 | \n", "207548.0 | \n", "0.0 | \n", "1163.429 | \n", "4940.0 | \n", "0.0 | \n", "16.000 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151084 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-30 | \n", "211728.0 | \n", "4180.0 | \n", "1483.429 | \n", "4997.0 | \n", "57.0 | \n", "20.286 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151085 rows × 67 columns
\n", "\n", " | name | \n", "age | \n", "address | \n", "cell | \n", "bg | \n", "
---|---|---|---|---|---|
0 | \n", "Rauf | \n", "52 | \n", "Lahore | \n", "321-123 | \n", "B+ | \n", "
1 | \n", "Arif | \n", "51 | \n", "Karachi | \n", "320-431 | \n", "A- | \n", "
2 | \n", "Maaz | \n", "26 | \n", "Lahore | \n", "321-478 | \n", "B+ | \n", "
3 | \n", "Hadeed | \n", "22 | \n", "Islamabad | \n", "324-446 | \n", "O- | \n", "
4 | \n", "Mujahid | \n", "18 | \n", "Kakul | \n", "321-967 | \n", "A- | \n", "
5 | \n", "Mohid | \n", "17 | \n", "Karachi | \n", "320-678 | \n", "B+ | \n", "
\n", " | iso_code | \n", "continent | \n", "location | \n", "date | \n", "total_cases | \n", "new_cases | \n", "new_cases_smoothed | \n", "total_deaths | \n", "new_deaths | \n", "new_deaths_smoothed | \n", "... | \n", "female_smokers | \n", "male_smokers | \n", "handwashing_facilities | \n", "hospital_beds_per_thousand | \n", "life_expectancy | \n", "human_development_index | \n", "excess_mortality_cumulative_absolute | \n", "excess_mortality_cumulative | \n", "excess_mortality | \n", "excess_mortality_cumulative_per_million | \n", "
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-24 | \n", "5.0 | \n", "5.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
1 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-25 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
2 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-26 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
3 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-27 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
4 | \n", "AFG | \n", "Asia | \n", "Afghanistan | \n", "2020-02-28 | \n", "5.0 | \n", "0.0 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "... | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "37.746 | \n", "0.5 | \n", "64.83 | \n", "0.511 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "
151080 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-26 | \n", "204351.0 | \n", "605.0 | \n", "1811.143 | \n", "4891.0 | \n", "6.0 | \n", "15.571 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151081 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-27 | \n", "205449.0 | \n", "1098.0 | \n", "1481.429 | \n", "4908.0 | \n", "17.0 | \n", "14.714 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151082 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-28 | \n", "207548.0 | \n", "2099.0 | \n", "1397.143 | \n", "4940.0 | \n", "32.0 | \n", "17.286 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151083 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-29 | \n", "207548.0 | \n", "0.0 | \n", "1163.429 | \n", "4940.0 | \n", "0.0 | \n", "16.000 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151084 | \n", "ZWE | \n", "Africa | \n", "Zimbabwe | \n", "2021-12-30 | \n", "211728.0 | \n", "4180.0 | \n", "1483.429 | \n", "4997.0 | \n", "57.0 | \n", "20.286 | \n", "... | \n", "1.6 | \n", "30.7 | \n", "36.791 | \n", "1.7 | \n", "61.49 | \n", "0.571 | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "NaN | \n", "
151085 rows × 67 columns
\n", ") elements that will be rendered before\n",
" trimming will occur over columns, rows or both if needed.\n",
" [default: 262144] [currently: 262144]\n",
"styler.sparse.columns : bool\n",
" Whether to sparsify the display of hierarchical columns. Setting to False will\n",
" display each explicit level element in a hierarchical key for each column.\n",
" [default: True] [currently: True]\n",
"styler.sparse.index : bool\n",
" Whether to sparsify the display of a hierarchical index. Setting to False will\n",
" display each explicit level element in a hierarchical key for each row.\n",
" [default: True] [currently: True]\n"
]
}
],
"source": [
"pd.describe_option()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"id": "791eb99e",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"20"
]
},
"execution_count": 19,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('max_columns')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"id": "d7aeeab4",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"pd.set_option('max_columns', 67)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"id": "d56c6b7c",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"67"
]
},
"execution_count": 21,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('max_columns')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"id": "2892eae7",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
" \n",
"\n",
" "
],
"text/plain": [
" iso_code continent location date total_cases new_cases \\\n",
"0 AFG Asia Afghanistan 2020-02-24 5.0 5.0 \n",
"1 AFG Asia Afghanistan 2020-02-25 5.0 0.0 \n",
"2 AFG Asia Afghanistan 2020-02-26 5.0 0.0 \n",
"3 AFG Asia Afghanistan 2020-02-27 5.0 0.0 \n",
"4 AFG Asia Afghanistan 2020-02-28 5.0 0.0 \n",
"... ... ... ... ... ... ... \n",
"151080 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-26 204351.0 605.0 \n",
"151081 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-27 205449.0 1098.0 \n",
"151082 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-28 207548.0 2099.0 \n",
"151083 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-29 207548.0 0.0 \n",
"151084 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-30 211728.0 4180.0 \n",
"\n",
" new_cases_smoothed total_deaths new_deaths new_deaths_smoothed \\\n",
"0 NaN NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151080 1811.143 4891.0 6.0 15.571 \n",
"151081 1481.429 4908.0 17.0 14.714 \n",
"151082 1397.143 4940.0 32.0 17.286 \n",
"151083 1163.429 4940.0 0.0 16.000 \n",
"151084 1483.429 4997.0 57.0 20.286 \n",
"\n",
" total_cases_per_million new_cases_per_million \\\n",
"0 0.126 0.126 \n",
"1 0.126 0.000 \n",
"2 0.126 0.000 \n",
"3 0.126 0.000 \n",
"4 0.126 0.000 \n",
"... ... ... \n",
"151080 13540.199 40.087 \n",
"151081 13612.952 72.753 \n",
"151082 13752.031 139.079 \n",
"151083 13752.031 0.000 \n",
"151084 14028.996 276.965 \n",
"\n",
" new_cases_smoothed_per_million total_deaths_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 120.005 324.075 \n",
"151081 98.159 325.202 \n",
"151082 92.574 327.322 \n",
"151083 77.088 327.322 \n",
"151084 98.291 331.099 \n",
"\n",
" new_deaths_per_million new_deaths_smoothed_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 0.398 1.032 \n",
"151081 1.126 0.975 \n",
"151082 2.120 1.145 \n",
"151083 0.000 1.060 \n",
"151084 3.777 1.344 \n",
"\n",
" reproduction_rate icu_patients icu_patients_per_million \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 0.87 NaN NaN \n",
"151081 0.87 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" hosp_patients hosp_patients_per_million weekly_icu_admissions \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 NaN NaN NaN \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" weekly_icu_admissions_per_million weekly_hosp_admissions \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 NaN NaN \n",
"151081 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" weekly_hosp_admissions_per_million new_tests total_tests \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 NaN 1843.0 1675163.0 \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" total_tests_per_thousand new_tests_per_thousand new_tests_smoothed \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 110.995 0.122 4957.0 \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" new_tests_smoothed_per_thousand positive_rate tests_per_case \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 0.328 0.3654 2.7 \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" tests_units total_vaccinations people_vaccinated \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 tests performed 7214640.0 4103288.0 \n",
"151081 NaN 7218438.0 4105296.0 \n",
"151082 NaN 7222341.0 4107151.0 \n",
"151083 NaN 7234293.0 4112517.0 \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" people_fully_vaccinated total_boosters new_vaccinations \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 3111352.0 NaN 5591.0 \n",
"151081 3113142.0 NaN 3798.0 \n",
"151082 3115190.0 NaN 3903.0 \n",
"151083 3121776.0 NaN 11952.0 \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" new_vaccinations_smoothed total_vaccinations_per_hundred \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 12994.0 47.80 \n",
"151081 11918.0 47.83 \n",
"151082 10056.0 47.85 \n",
"151083 9526.0 47.93 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" people_vaccinated_per_hundred people_fully_vaccinated_per_hundred \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 27.19 20.62 \n",
"151081 27.20 20.63 \n",
"151082 27.21 20.64 \n",
"151083 27.25 20.68 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" total_boosters_per_hundred new_vaccinations_smoothed_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 NaN 861.0 \n",
"151081 NaN 790.0 \n",
"151082 NaN 666.0 \n",
"151083 NaN 631.0 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" new_people_vaccinated_smoothed \\\n",
"0 NaN \n",
"1 NaN \n",
"2 NaN \n",
"3 NaN \n",
"4 NaN \n",
"... ... \n",
"151080 7018.0 \n",
"151081 6425.0 \n",
"151082 5407.0 \n",
"151083 4796.0 \n",
"151084 NaN \n",
"\n",
" new_people_vaccinated_smoothed_per_hundred stringency_index \\\n",
"0 NaN 8.33 \n",
"1 NaN 8.33 \n",
"2 NaN 8.33 \n",
"3 NaN 8.33 \n",
"4 NaN 8.33 \n",
"... ... ... \n",
"151080 0.047 NaN \n",
"151081 0.043 NaN \n",
"151082 0.036 NaN \n",
"151083 0.032 NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" population population_density median_age aged_65_older \\\n",
"0 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"1 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"2 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"3 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"4 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151080 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151081 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151082 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151083 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151084 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"\n",
" aged_70_older gdp_per_capita extreme_poverty cardiovasc_death_rate \\\n",
"0 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"1 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"2 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"3 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"4 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151080 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151081 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151082 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151083 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151084 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"\n",
" diabetes_prevalence female_smokers male_smokers \\\n",
"0 9.59 NaN NaN \n",
"1 9.59 NaN NaN \n",
"2 9.59 NaN NaN \n",
"3 9.59 NaN NaN \n",
"4 9.59 NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 1.82 1.6 30.7 \n",
"151081 1.82 1.6 30.7 \n",
"151082 1.82 1.6 30.7 \n",
"151083 1.82 1.6 30.7 \n",
"151084 1.82 1.6 30.7 \n",
"\n",
" handwashing_facilities hospital_beds_per_thousand life_expectancy \\\n",
"0 37.746 0.5 64.83 \n",
"1 37.746 0.5 64.83 \n",
"2 37.746 0.5 64.83 \n",
"3 37.746 0.5 64.83 \n",
"4 37.746 0.5 64.83 \n",
"... ... ... ... \n",
"151080 36.791 1.7 61.49 \n",
"151081 36.791 1.7 61.49 \n",
"151082 36.791 1.7 61.49 \n",
"151083 36.791 1.7 61.49 \n",
"151084 36.791 1.7 61.49 \n",
"\n",
" human_development_index excess_mortality_cumulative_absolute \\\n",
"0 0.511 NaN \n",
"1 0.511 NaN \n",
"2 0.511 NaN \n",
"3 0.511 NaN \n",
"4 0.511 NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 0.571 NaN \n",
"151081 0.571 NaN \n",
"151082 0.571 NaN \n",
"151083 0.571 NaN \n",
"151084 0.571 NaN \n",
"\n",
" excess_mortality_cumulative excess_mortality \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151080 NaN NaN \n",
"151081 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" excess_mortality_cumulative_per_million \n",
"0 NaN \n",
"1 NaN \n",
"2 NaN \n",
"3 NaN \n",
"4 NaN \n",
"... ... \n",
"151080 NaN \n",
"151081 NaN \n",
"151082 NaN \n",
"151083 NaN \n",
"151084 NaN \n",
"\n",
"[151085 rows x 67 columns]"
]
},
"execution_count": 22,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df_covid"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "effef964",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b71457cc",
"metadata": {},
"source": [
"### b. Changing the number of rows to be displayed"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b3d17dde",
"metadata": {},
"source": [
"**Display 6 rows instead of default of 10**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"id": "34b20396",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"10"
]
},
"execution_count": 23,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('min_rows')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"id": "d3b1f4aa",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"pd.set_option('min_rows', 8)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"id": "a01b3c68",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"8"
]
},
"execution_count": 25,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('min_rows')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "43bdb2e0",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
151085 rows × 67 columns \n", "\n",
"\n",
" "
],
"text/plain": [
" iso_code continent location date total_cases new_cases \\\n",
"0 AFG Asia Afghanistan 2020-02-24 5.0 5.0 \n",
"1 AFG Asia Afghanistan 2020-02-25 5.0 0.0 \n",
"2 AFG Asia Afghanistan 2020-02-26 5.0 0.0 \n",
"3 AFG Asia Afghanistan 2020-02-27 5.0 0.0 \n",
"... ... ... ... ... ... ... \n",
"151081 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-27 205449.0 1098.0 \n",
"151082 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-28 207548.0 2099.0 \n",
"151083 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-29 207548.0 0.0 \n",
"151084 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-30 211728.0 4180.0 \n",
"\n",
" new_cases_smoothed total_deaths new_deaths new_deaths_smoothed \\\n",
"0 NaN NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151081 1481.429 4908.0 17.0 14.714 \n",
"151082 1397.143 4940.0 32.0 17.286 \n",
"151083 1163.429 4940.0 0.0 16.000 \n",
"151084 1483.429 4997.0 57.0 20.286 \n",
"\n",
" total_cases_per_million new_cases_per_million \\\n",
"0 0.126 0.126 \n",
"1 0.126 0.000 \n",
"2 0.126 0.000 \n",
"3 0.126 0.000 \n",
"... ... ... \n",
"151081 13612.952 72.753 \n",
"151082 13752.031 139.079 \n",
"151083 13752.031 0.000 \n",
"151084 14028.996 276.965 \n",
"\n",
" new_cases_smoothed_per_million total_deaths_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 98.159 325.202 \n",
"151082 92.574 327.322 \n",
"151083 77.088 327.322 \n",
"151084 98.291 331.099 \n",
"\n",
" new_deaths_per_million new_deaths_smoothed_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 1.126 0.975 \n",
"151082 2.120 1.145 \n",
"151083 0.000 1.060 \n",
"151084 3.777 1.344 \n",
"\n",
" reproduction_rate icu_patients icu_patients_per_million \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 0.87 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" hosp_patients hosp_patients_per_million weekly_icu_admissions \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" weekly_icu_admissions_per_million weekly_hosp_admissions \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" weekly_hosp_admissions_per_million new_tests total_tests \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" total_tests_per_thousand new_tests_per_thousand new_tests_smoothed \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" new_tests_smoothed_per_thousand positive_rate tests_per_case \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" tests_units total_vaccinations people_vaccinated \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 NaN 7218438.0 4105296.0 \n",
"151082 NaN 7222341.0 4107151.0 \n",
"151083 NaN 7234293.0 4112517.0 \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" people_fully_vaccinated total_boosters new_vaccinations \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 3113142.0 NaN 3798.0 \n",
"151082 3115190.0 NaN 3903.0 \n",
"151083 3121776.0 NaN 11952.0 \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" new_vaccinations_smoothed total_vaccinations_per_hundred \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 11918.0 47.83 \n",
"151082 10056.0 47.85 \n",
"151083 9526.0 47.93 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" people_vaccinated_per_hundred people_fully_vaccinated_per_hundred \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 27.20 20.63 \n",
"151082 27.21 20.64 \n",
"151083 27.25 20.68 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" total_boosters_per_hundred new_vaccinations_smoothed_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 NaN 790.0 \n",
"151082 NaN 666.0 \n",
"151083 NaN 631.0 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" new_people_vaccinated_smoothed \\\n",
"0 NaN \n",
"1 NaN \n",
"2 NaN \n",
"3 NaN \n",
"... ... \n",
"151081 6425.0 \n",
"151082 5407.0 \n",
"151083 4796.0 \n",
"151084 NaN \n",
"\n",
" new_people_vaccinated_smoothed_per_hundred stringency_index \\\n",
"0 NaN 8.33 \n",
"1 NaN 8.33 \n",
"2 NaN 8.33 \n",
"3 NaN 8.33 \n",
"... ... ... \n",
"151081 0.043 NaN \n",
"151082 0.036 NaN \n",
"151083 0.032 NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" population population_density median_age aged_65_older \\\n",
"0 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"1 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"2 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"3 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151081 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151082 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151083 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151084 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"\n",
" aged_70_older gdp_per_capita extreme_poverty cardiovasc_death_rate \\\n",
"0 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"1 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"2 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"3 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151081 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151082 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151083 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151084 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"\n",
" diabetes_prevalence female_smokers male_smokers \\\n",
"0 9.59 NaN NaN \n",
"1 9.59 NaN NaN \n",
"2 9.59 NaN NaN \n",
"3 9.59 NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 1.82 1.6 30.7 \n",
"151082 1.82 1.6 30.7 \n",
"151083 1.82 1.6 30.7 \n",
"151084 1.82 1.6 30.7 \n",
"\n",
" handwashing_facilities hospital_beds_per_thousand life_expectancy \\\n",
"0 37.746 0.5 64.83 \n",
"1 37.746 0.5 64.83 \n",
"2 37.746 0.5 64.83 \n",
"3 37.746 0.5 64.83 \n",
"... ... ... ... \n",
"151081 36.791 1.7 61.49 \n",
"151082 36.791 1.7 61.49 \n",
"151083 36.791 1.7 61.49 \n",
"151084 36.791 1.7 61.49 \n",
"\n",
" human_development_index excess_mortality_cumulative_absolute \\\n",
"0 0.511 NaN \n",
"1 0.511 NaN \n",
"2 0.511 NaN \n",
"3 0.511 NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 0.571 NaN \n",
"151082 0.571 NaN \n",
"151083 0.571 NaN \n",
"151084 0.571 NaN \n",
"\n",
" excess_mortality_cumulative excess_mortality \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151081 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" excess_mortality_cumulative_per_million \n",
"0 NaN \n",
"1 NaN \n",
"2 NaN \n",
"3 NaN \n",
"... ... \n",
"151081 NaN \n",
"151082 NaN \n",
"151083 NaN \n",
"151084 NaN \n",
"\n",
"[151085 rows x 67 columns]"
]
},
"execution_count": 26,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df_covid"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "d6e0969f",
"metadata": {},
"source": [
"**Display 30 rows instead of default of 10**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"id": "6ffa3be6",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"pd.set_option('min_rows', 30)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 28,
"id": "e6562f6f",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"30"
]
},
"execution_count": 28,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('min_rows')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 29,
"id": "b5520649",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
151085 rows × 67 columns \n", "\n",
"\n",
" "
],
"text/plain": [
" iso_code continent location date total_cases new_cases \\\n",
"0 AFG Asia Afghanistan 2020-02-24 5.0 5.0 \n",
"1 AFG Asia Afghanistan 2020-02-25 5.0 0.0 \n",
"2 AFG Asia Afghanistan 2020-02-26 5.0 0.0 \n",
"3 AFG Asia Afghanistan 2020-02-27 5.0 0.0 \n",
"4 AFG Asia Afghanistan 2020-02-28 5.0 0.0 \n",
"5 AFG Asia Afghanistan 2020-02-29 5.0 0.0 \n",
"6 AFG Asia Afghanistan 2020-03-01 5.0 0.0 \n",
"7 AFG Asia Afghanistan 2020-03-02 5.0 0.0 \n",
"8 AFG Asia Afghanistan 2020-03-03 5.0 0.0 \n",
"9 AFG Asia Afghanistan 2020-03-04 5.0 0.0 \n",
"10 AFG Asia Afghanistan 2020-03-05 5.0 0.0 \n",
"11 AFG Asia Afghanistan 2020-03-06 5.0 0.0 \n",
"12 AFG Asia Afghanistan 2020-03-07 8.0 3.0 \n",
"13 AFG Asia Afghanistan 2020-03-08 8.0 0.0 \n",
"14 AFG Asia Afghanistan 2020-03-09 8.0 0.0 \n",
"... ... ... ... ... ... ... \n",
"151070 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-16 182057.0 4367.0 \n",
"151071 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-17 189567.0 7510.0 \n",
"151072 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-18 189567.0 0.0 \n",
"151073 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-19 191673.0 2106.0 \n",
"151074 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-20 195079.0 3406.0 \n",
"151075 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-21 197768.0 2689.0 \n",
"151076 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-22 199404.0 1636.0 \n",
"151077 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-23 201344.0 1940.0 \n",
"151078 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-24 202736.0 1392.0 \n",
"151079 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-25 203746.0 1010.0 \n",
"151080 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-26 204351.0 605.0 \n",
"151081 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-27 205449.0 1098.0 \n",
"151082 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-28 207548.0 2099.0 \n",
"151083 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-29 207548.0 0.0 \n",
"151084 ZWE Africa Zimbabwe 2021-12-30 211728.0 4180.0 \n",
"\n",
" new_cases_smoothed total_deaths new_deaths new_deaths_smoothed \\\n",
"0 NaN NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN NaN \n",
"5 0.714 NaN NaN NaN \n",
"6 0.714 NaN NaN NaN \n",
"7 0.000 NaN NaN NaN \n",
"8 0.000 NaN NaN NaN \n",
"9 0.000 NaN NaN NaN \n",
"10 0.000 NaN NaN NaN \n",
"11 0.000 NaN NaN NaN \n",
"12 0.429 NaN NaN NaN \n",
"13 0.429 NaN NaN NaN \n",
"14 0.429 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151070 3748.571 4759.0 14.0 5.143 \n",
"151071 4821.429 4779.0 20.0 8.000 \n",
"151072 3509.286 4779.0 0.0 6.286 \n",
"151073 3504.714 4782.0 3.0 6.286 \n",
"151074 3991.286 4805.0 23.0 9.571 \n",
"151075 3679.429 4819.0 14.0 11.286 \n",
"151076 3102.000 4828.0 9.0 11.857 \n",
"151077 2755.286 4855.0 27.0 13.714 \n",
"151078 1881.286 4871.0 16.0 13.143 \n",
"151079 2025.571 4885.0 14.0 15.143 \n",
"151080 1811.143 4891.0 6.0 15.571 \n",
"151081 1481.429 4908.0 17.0 14.714 \n",
"151082 1397.143 4940.0 32.0 17.286 \n",
"151083 1163.429 4940.0 0.0 16.000 \n",
"151084 1483.429 4997.0 57.0 20.286 \n",
"\n",
" total_cases_per_million new_cases_per_million \\\n",
"0 0.126 0.126 \n",
"1 0.126 0.000 \n",
"2 0.126 0.000 \n",
"3 0.126 0.000 \n",
"4 0.126 0.000 \n",
"5 0.126 0.000 \n",
"6 0.126 0.000 \n",
"7 0.126 0.000 \n",
"8 0.126 0.000 \n",
"9 0.126 0.000 \n",
"10 0.126 0.000 \n",
"11 0.126 0.000 \n",
"12 0.201 0.075 \n",
"13 0.201 0.000 \n",
"14 0.201 0.000 \n",
"... ... ... \n",
"151070 12063.009 289.355 \n",
"151071 12560.618 497.609 \n",
"151072 12560.618 0.000 \n",
"151073 12700.161 139.543 \n",
"151074 12925.841 225.680 \n",
"151075 13104.013 178.172 \n",
"151076 13212.413 108.401 \n",
"151077 13340.957 128.543 \n",
"151078 13433.190 92.233 \n",
"151079 13500.112 66.922 \n",
"151080 13540.199 40.087 \n",
"151081 13612.952 72.753 \n",
"151082 13752.031 139.079 \n",
"151083 13752.031 0.000 \n",
"151084 14028.996 276.965 \n",
"\n",
" new_cases_smoothed_per_million total_deaths_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 0.018 NaN \n",
"6 0.018 NaN \n",
"7 0.000 NaN \n",
"8 0.000 NaN \n",
"9 0.000 NaN \n",
"10 0.000 NaN \n",
"11 0.000 NaN \n",
"12 0.011 NaN \n",
"13 0.011 NaN \n",
"14 0.011 NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 248.379 315.329 \n",
"151071 319.466 316.654 \n",
"151072 232.524 316.654 \n",
"151073 232.221 316.853 \n",
"151074 264.461 318.377 \n",
"151075 243.797 319.305 \n",
"151076 205.537 319.901 \n",
"151077 182.564 321.690 \n",
"151078 124.653 322.750 \n",
"151079 134.213 323.678 \n",
"151080 120.005 324.075 \n",
"151081 98.159 325.202 \n",
"151082 92.574 327.322 \n",
"151083 77.088 327.322 \n",
"151084 98.291 331.099 \n",
"\n",
" new_deaths_per_million new_deaths_smoothed_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 NaN NaN \n",
"6 NaN NaN \n",
"7 NaN NaN \n",
"8 NaN NaN \n",
"9 NaN NaN \n",
"10 NaN NaN \n",
"11 NaN NaN \n",
"12 NaN NaN \n",
"13 NaN NaN \n",
"14 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 0.928 0.341 \n",
"151071 1.325 0.530 \n",
"151072 0.000 0.416 \n",
"151073 0.199 0.416 \n",
"151074 1.524 0.634 \n",
"151075 0.928 0.748 \n",
"151076 0.596 0.786 \n",
"151077 1.789 0.909 \n",
"151078 1.060 0.871 \n",
"151079 0.928 1.003 \n",
"151080 0.398 1.032 \n",
"151081 1.126 0.975 \n",
"151082 2.120 1.145 \n",
"151083 0.000 1.060 \n",
"151084 3.777 1.344 \n",
"\n",
" reproduction_rate icu_patients icu_patients_per_million \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 1.42 NaN NaN \n",
"151071 1.35 NaN NaN \n",
"151072 1.23 NaN NaN \n",
"151073 1.15 NaN NaN \n",
"151074 1.08 NaN NaN \n",
"151075 0.99 NaN NaN \n",
"151076 0.93 NaN NaN \n",
"151077 0.90 NaN NaN \n",
"151078 0.88 NaN NaN \n",
"151079 0.87 NaN NaN \n",
"151080 0.87 NaN NaN \n",
"151081 0.87 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" hosp_patients hosp_patients_per_million weekly_icu_admissions \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 NaN NaN NaN \n",
"151071 NaN NaN NaN \n",
"151072 NaN NaN NaN \n",
"151073 NaN NaN NaN \n",
"151074 NaN NaN NaN \n",
"151075 NaN NaN NaN \n",
"151076 NaN NaN NaN \n",
"151077 NaN NaN NaN \n",
"151078 NaN NaN NaN \n",
"151079 NaN NaN NaN \n",
"151080 NaN NaN NaN \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" weekly_icu_admissions_per_million weekly_hosp_admissions \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 NaN NaN \n",
"6 NaN NaN \n",
"7 NaN NaN \n",
"8 NaN NaN \n",
"9 NaN NaN \n",
"10 NaN NaN \n",
"11 NaN NaN \n",
"12 NaN NaN \n",
"13 NaN NaN \n",
"14 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 NaN NaN \n",
"151071 NaN NaN \n",
"151072 NaN NaN \n",
"151073 NaN NaN \n",
"151074 NaN NaN \n",
"151075 NaN NaN \n",
"151076 NaN NaN \n",
"151077 NaN NaN \n",
"151078 NaN NaN \n",
"151079 NaN NaN \n",
"151080 NaN NaN \n",
"151081 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" weekly_hosp_admissions_per_million new_tests total_tests \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 NaN 12390.0 1622279.0 \n",
"151071 NaN 9483.0 1631762.0 \n",
"151072 NaN 5430.0 1637192.0 \n",
"151073 NaN 3273.0 1640465.0 \n",
"151074 NaN 4830.0 1645295.0 \n",
"151075 NaN 12086.0 1657381.0 \n",
"151076 NaN 4663.0 1662044.0 \n",
"151077 NaN 3919.0 1665963.0 \n",
"151078 NaN 4454.0 1670417.0 \n",
"151079 NaN 2903.0 1673320.0 \n",
"151080 NaN 1843.0 1675163.0 \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" total_tests_per_thousand new_tests_per_thousand new_tests_smoothed \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 107.491 0.821 12471.0 \n",
"151071 108.120 0.628 11700.0 \n",
"151072 108.480 0.360 11251.0 \n",
"151073 108.696 0.217 10478.0 \n",
"151074 109.016 0.320 9270.0 \n",
"151075 109.817 0.801 8597.0 \n",
"151076 110.126 0.309 7451.0 \n",
"151077 110.386 0.260 6241.0 \n",
"151078 110.681 0.295 5522.0 \n",
"151079 110.873 0.192 5161.0 \n",
"151080 110.995 0.122 4957.0 \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" new_tests_smoothed_per_thousand positive_rate tests_per_case \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 0.826 0.3006 3.3 \n",
"151071 0.775 0.4121 2.4 \n",
"151072 0.745 0.3119 3.2 \n",
"151073 0.694 0.3345 3.0 \n",
"151074 0.614 0.4306 2.3 \n",
"151075 0.570 0.4280 2.3 \n",
"151076 0.494 0.4163 2.4 \n",
"151077 0.414 0.4415 2.3 \n",
"151078 0.366 0.3407 2.9 \n",
"151079 0.342 0.3925 2.5 \n",
"151080 0.328 0.3654 2.7 \n",
"151081 NaN NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" tests_units total_vaccinations people_vaccinated \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 tests performed 7058474.0 4023289.0 \n",
"151071 tests performed 7092391.0 4038743.0 \n",
"151072 tests performed 7111946.0 4048019.0 \n",
"151073 tests performed 7123684.0 4054165.0 \n",
"151074 tests performed 7135013.0 4060322.0 \n",
"151075 tests performed 7151946.0 4069302.0 \n",
"151076 tests performed 7167610.0 4078945.0 \n",
"151077 tests performed 7188128.0 4089315.0 \n",
"151078 tests performed 7200776.0 4095685.0 \n",
"151079 tests performed 7209049.0 4100069.0 \n",
"151080 tests performed 7214640.0 4103288.0 \n",
"151081 NaN 7218438.0 4105296.0 \n",
"151082 NaN 7222341.0 4107151.0 \n",
"151083 NaN 7234293.0 4112517.0 \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" people_fully_vaccinated total_boosters new_vaccinations \\\n",
"0 NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN \n",
"5 NaN NaN NaN \n",
"6 NaN NaN NaN \n",
"7 NaN NaN NaN \n",
"8 NaN NaN NaN \n",
"9 NaN NaN NaN \n",
"10 NaN NaN NaN \n",
"11 NaN NaN NaN \n",
"12 NaN NaN NaN \n",
"13 NaN NaN NaN \n",
"14 NaN NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 3035185.0 NaN 45074.0 \n",
"151071 3053648.0 NaN 33917.0 \n",
"151072 3063927.0 NaN 19555.0 \n",
"151073 3069519.0 NaN 11738.0 \n",
"151074 3074691.0 NaN 11329.0 \n",
"151075 3082644.0 NaN 16933.0 \n",
"151076 3088665.0 NaN 15664.0 \n",
"151077 3098813.0 NaN 20518.0 \n",
"151078 3105091.0 NaN 12648.0 \n",
"151079 3108980.0 NaN 8273.0 \n",
"151080 3111352.0 NaN 5591.0 \n",
"151081 3113142.0 NaN 3798.0 \n",
"151082 3115190.0 NaN 3903.0 \n",
"151083 3121776.0 NaN 11952.0 \n",
"151084 NaN NaN NaN \n",
"\n",
" new_vaccinations_smoothed total_vaccinations_per_hundred \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 NaN NaN \n",
"6 NaN NaN \n",
"7 NaN NaN \n",
"8 NaN NaN \n",
"9 NaN NaN \n",
"10 NaN NaN \n",
"11 NaN NaN \n",
"12 NaN NaN \n",
"13 NaN NaN \n",
"14 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 26738.0 46.77 \n",
"151071 27618.0 46.99 \n",
"151072 28607.0 47.12 \n",
"151073 27121.0 47.20 \n",
"151074 25553.0 47.28 \n",
"151075 24507.0 47.39 \n",
"151076 22030.0 47.49 \n",
"151077 18522.0 47.63 \n",
"151078 15484.0 47.71 \n",
"151079 13872.0 47.77 \n",
"151080 12994.0 47.80 \n",
"151081 11918.0 47.83 \n",
"151082 10056.0 47.85 \n",
"151083 9526.0 47.93 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" people_vaccinated_per_hundred people_fully_vaccinated_per_hundred \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 NaN NaN \n",
"6 NaN NaN \n",
"7 NaN NaN \n",
"8 NaN NaN \n",
"9 NaN NaN \n",
"10 NaN NaN \n",
"11 NaN NaN \n",
"12 NaN NaN \n",
"13 NaN NaN \n",
"14 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 26.66 20.11 \n",
"151071 26.76 20.23 \n",
"151072 26.82 20.30 \n",
"151073 26.86 20.34 \n",
"151074 26.90 20.37 \n",
"151075 26.96 20.43 \n",
"151076 27.03 20.47 \n",
"151077 27.10 20.53 \n",
"151078 27.14 20.57 \n",
"151079 27.17 20.60 \n",
"151080 27.19 20.62 \n",
"151081 27.20 20.63 \n",
"151082 27.21 20.64 \n",
"151083 27.25 20.68 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" total_boosters_per_hundred new_vaccinations_smoothed_per_million \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 NaN NaN \n",
"6 NaN NaN \n",
"7 NaN NaN \n",
"8 NaN NaN \n",
"9 NaN NaN \n",
"10 NaN NaN \n",
"11 NaN NaN \n",
"12 NaN NaN \n",
"13 NaN NaN \n",
"14 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 NaN 1772.0 \n",
"151071 NaN 1830.0 \n",
"151072 NaN 1895.0 \n",
"151073 NaN 1797.0 \n",
"151074 NaN 1693.0 \n",
"151075 NaN 1624.0 \n",
"151076 NaN 1460.0 \n",
"151077 NaN 1227.0 \n",
"151078 NaN 1026.0 \n",
"151079 NaN 919.0 \n",
"151080 NaN 861.0 \n",
"151081 NaN 790.0 \n",
"151082 NaN 666.0 \n",
"151083 NaN 631.0 \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" new_people_vaccinated_smoothed \\\n",
"0 NaN \n",
"1 NaN \n",
"2 NaN \n",
"3 NaN \n",
"4 NaN \n",
"5 NaN \n",
"6 NaN \n",
"7 NaN \n",
"8 NaN \n",
"9 NaN \n",
"10 NaN \n",
"11 NaN \n",
"12 NaN \n",
"13 NaN \n",
"14 NaN \n",
"... ... \n",
"151070 14047.0 \n",
"151071 14384.0 \n",
"151072 14744.0 \n",
"151073 13899.0 \n",
"151074 13220.0 \n",
"151075 12505.0 \n",
"151076 11275.0 \n",
"151077 9432.0 \n",
"151078 8135.0 \n",
"151079 7436.0 \n",
"151080 7018.0 \n",
"151081 6425.0 \n",
"151082 5407.0 \n",
"151083 4796.0 \n",
"151084 NaN \n",
"\n",
" new_people_vaccinated_smoothed_per_hundred stringency_index \\\n",
"0 NaN 8.33 \n",
"1 NaN 8.33 \n",
"2 NaN 8.33 \n",
"3 NaN 8.33 \n",
"4 NaN 8.33 \n",
"5 NaN 8.33 \n",
"6 NaN 27.78 \n",
"7 NaN 27.78 \n",
"8 NaN 27.78 \n",
"9 NaN 27.78 \n",
"10 NaN 27.78 \n",
"11 NaN 27.78 \n",
"12 NaN 27.78 \n",
"13 NaN 27.78 \n",
"14 NaN 27.78 \n",
"... ... ... \n",
"151070 0.093 63.89 \n",
"151071 0.095 63.89 \n",
"151072 0.098 63.89 \n",
"151073 0.092 63.89 \n",
"151074 0.088 63.89 \n",
"151075 0.083 NaN \n",
"151076 0.075 NaN \n",
"151077 0.062 NaN \n",
"151078 0.054 NaN \n",
"151079 0.049 NaN \n",
"151080 0.047 NaN \n",
"151081 0.043 NaN \n",
"151082 0.036 NaN \n",
"151083 0.032 NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" population population_density median_age aged_65_older \\\n",
"0 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"1 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"2 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"3 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"4 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"5 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"6 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"7 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"8 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"9 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"10 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"11 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"12 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"13 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"14 39835428.0 54.422 18.6 2.581 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151070 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151071 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151072 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151073 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151074 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151075 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151076 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151077 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151078 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151079 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151080 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151081 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151082 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151083 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"151084 15092171.0 42.729 19.6 2.822 \n",
"\n",
" aged_70_older gdp_per_capita extreme_poverty cardiovasc_death_rate \\\n",
"0 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"1 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"2 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"3 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"4 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"5 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"6 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"7 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"8 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"9 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"10 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"11 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"12 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"13 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"14 1.337 1803.987 NaN 597.029 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"151070 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151071 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151072 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151073 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151074 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151075 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151076 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151077 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151078 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151079 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151080 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151081 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151082 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151083 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"151084 1.882 1899.775 21.4 307.846 \n",
"\n",
" diabetes_prevalence female_smokers male_smokers \\\n",
"0 9.59 NaN NaN \n",
"1 9.59 NaN NaN \n",
"2 9.59 NaN NaN \n",
"3 9.59 NaN NaN \n",
"4 9.59 NaN NaN \n",
"5 9.59 NaN NaN \n",
"6 9.59 NaN NaN \n",
"7 9.59 NaN NaN \n",
"8 9.59 NaN NaN \n",
"9 9.59 NaN NaN \n",
"10 9.59 NaN NaN \n",
"11 9.59 NaN NaN \n",
"12 9.59 NaN NaN \n",
"13 9.59 NaN NaN \n",
"14 9.59 NaN NaN \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 1.82 1.6 30.7 \n",
"151071 1.82 1.6 30.7 \n",
"151072 1.82 1.6 30.7 \n",
"151073 1.82 1.6 30.7 \n",
"151074 1.82 1.6 30.7 \n",
"151075 1.82 1.6 30.7 \n",
"151076 1.82 1.6 30.7 \n",
"151077 1.82 1.6 30.7 \n",
"151078 1.82 1.6 30.7 \n",
"151079 1.82 1.6 30.7 \n",
"151080 1.82 1.6 30.7 \n",
"151081 1.82 1.6 30.7 \n",
"151082 1.82 1.6 30.7 \n",
"151083 1.82 1.6 30.7 \n",
"151084 1.82 1.6 30.7 \n",
"\n",
" handwashing_facilities hospital_beds_per_thousand life_expectancy \\\n",
"0 37.746 0.5 64.83 \n",
"1 37.746 0.5 64.83 \n",
"2 37.746 0.5 64.83 \n",
"3 37.746 0.5 64.83 \n",
"4 37.746 0.5 64.83 \n",
"5 37.746 0.5 64.83 \n",
"6 37.746 0.5 64.83 \n",
"7 37.746 0.5 64.83 \n",
"8 37.746 0.5 64.83 \n",
"9 37.746 0.5 64.83 \n",
"10 37.746 0.5 64.83 \n",
"11 37.746 0.5 64.83 \n",
"12 37.746 0.5 64.83 \n",
"13 37.746 0.5 64.83 \n",
"14 37.746 0.5 64.83 \n",
"... ... ... ... \n",
"151070 36.791 1.7 61.49 \n",
"151071 36.791 1.7 61.49 \n",
"151072 36.791 1.7 61.49 \n",
"151073 36.791 1.7 61.49 \n",
"151074 36.791 1.7 61.49 \n",
"151075 36.791 1.7 61.49 \n",
"151076 36.791 1.7 61.49 \n",
"151077 36.791 1.7 61.49 \n",
"151078 36.791 1.7 61.49 \n",
"151079 36.791 1.7 61.49 \n",
"151080 36.791 1.7 61.49 \n",
"151081 36.791 1.7 61.49 \n",
"151082 36.791 1.7 61.49 \n",
"151083 36.791 1.7 61.49 \n",
"151084 36.791 1.7 61.49 \n",
"\n",
" human_development_index excess_mortality_cumulative_absolute \\\n",
"0 0.511 NaN \n",
"1 0.511 NaN \n",
"2 0.511 NaN \n",
"3 0.511 NaN \n",
"4 0.511 NaN \n",
"5 0.511 NaN \n",
"6 0.511 NaN \n",
"7 0.511 NaN \n",
"8 0.511 NaN \n",
"9 0.511 NaN \n",
"10 0.511 NaN \n",
"11 0.511 NaN \n",
"12 0.511 NaN \n",
"13 0.511 NaN \n",
"14 0.511 NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 0.571 NaN \n",
"151071 0.571 NaN \n",
"151072 0.571 NaN \n",
"151073 0.571 NaN \n",
"151074 0.571 NaN \n",
"151075 0.571 NaN \n",
"151076 0.571 NaN \n",
"151077 0.571 NaN \n",
"151078 0.571 NaN \n",
"151079 0.571 NaN \n",
"151080 0.571 NaN \n",
"151081 0.571 NaN \n",
"151082 0.571 NaN \n",
"151083 0.571 NaN \n",
"151084 0.571 NaN \n",
"\n",
" excess_mortality_cumulative excess_mortality \\\n",
"0 NaN NaN \n",
"1 NaN NaN \n",
"2 NaN NaN \n",
"3 NaN NaN \n",
"4 NaN NaN \n",
"5 NaN NaN \n",
"6 NaN NaN \n",
"7 NaN NaN \n",
"8 NaN NaN \n",
"9 NaN NaN \n",
"10 NaN NaN \n",
"11 NaN NaN \n",
"12 NaN NaN \n",
"13 NaN NaN \n",
"14 NaN NaN \n",
"... ... ... \n",
"151070 NaN NaN \n",
"151071 NaN NaN \n",
"151072 NaN NaN \n",
"151073 NaN NaN \n",
"151074 NaN NaN \n",
"151075 NaN NaN \n",
"151076 NaN NaN \n",
"151077 NaN NaN \n",
"151078 NaN NaN \n",
"151079 NaN NaN \n",
"151080 NaN NaN \n",
"151081 NaN NaN \n",
"151082 NaN NaN \n",
"151083 NaN NaN \n",
"151084 NaN NaN \n",
"\n",
" excess_mortality_cumulative_per_million \n",
"0 NaN \n",
"1 NaN \n",
"2 NaN \n",
"3 NaN \n",
"4 NaN \n",
"5 NaN \n",
"6 NaN \n",
"7 NaN \n",
"8 NaN \n",
"9 NaN \n",
"10 NaN \n",
"11 NaN \n",
"12 NaN \n",
"13 NaN \n",
"14 NaN \n",
"... ... \n",
"151070 NaN \n",
"151071 NaN \n",
"151072 NaN \n",
"151073 NaN \n",
"151074 NaN \n",
"151075 NaN \n",
"151076 NaN \n",
"151077 NaN \n",
"151078 NaN \n",
"151079 NaN \n",
"151080 NaN \n",
"151081 NaN \n",
"151082 NaN \n",
"151083 NaN \n",
"151084 NaN \n",
"\n",
"[151085 rows x 67 columns]"
]
},
"execution_count": 29,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df_covid"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "13b870df",
"metadata": {},
"source": [
">Students should check out the relationship of option `max_rows` with `min_rows` at your own"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "c392d812",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "2ae151fc",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "db8c24cb",
"metadata": {},
"source": [
"### c. Changing Number of Characters to be Displayed in each Column"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 30,
"id": "801acd32",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
151085 rows × 67 columns \n", "\n",
"\n",
" "
],
"text/plain": [
" star_rating title \\\n",
"0 9.3 The Shawshank Redemption \n",
"1 9.2 The Godfather \n",
"2 9.1 The Godfather: Part II \n",
"3 9.0 The Dark Knight \n",
"4 8.9 Pulp Fiction \n",
"5 8.9 12 Angry Men \n",
"6 8.9 The Good, the Bad and the Ugly \n",
"7 8.9 The Lord of the Rings: The Return of the King \n",
"8 8.9 Schindler's List \n",
"9 8.9 Fight Club \n",
"10 8.8 The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring \n",
"11 8.8 Inception \n",
"12 8.8 Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back \n",
"13 8.8 Forrest Gump \n",
"14 8.8 The Lord of the Rings: The Two Towers \n",
".. ... ... \n",
"964 7.4 Lincoln \n",
"965 7.4 Limitless \n",
"966 7.4 The Simpsons Movie \n",
"967 7.4 The Rock \n",
"968 7.4 The English Patient \n",
"969 7.4 Law Abiding Citizen \n",
"970 7.4 Wonder Boys \n",
"971 7.4 Death at a Funeral \n",
"972 7.4 Blue Valentine \n",
"973 7.4 The Cider House Rules \n",
"974 7.4 Tootsie \n",
"975 7.4 Back to the Future Part III \n",
"976 7.4 Master and Commander: The Far Side of the World \n",
"977 7.4 Poltergeist \n",
"978 7.4 Wall Street \n",
"\n",
" content_rating genre duration \\\n",
"0 R Crime 142 \n",
"1 R Crime 175 \n",
"2 R Crime 200 \n",
"3 PG-13 Action 152 \n",
"4 R Crime 154 \n",
"5 NOT RATED Drama 96 \n",
"6 NOT RATED Western 161 \n",
"7 PG-13 Adventure 201 \n",
"8 R Biography 195 \n",
"9 R Drama 139 \n",
"10 PG-13 Adventure 178 \n",
"11 PG-13 Action 148 \n",
"12 PG Action 124 \n",
"13 PG-13 Drama 142 \n",
"14 PG-13 Adventure 179 \n",
".. ... ... ... \n",
"964 PG-13 Biography 150 \n",
"965 PG-13 Mystery 105 \n",
"966 PG-13 Animation 87 \n",
"967 R Action 136 \n",
"968 R Drama 162 \n",
"969 R Crime 109 \n",
"970 R Drama 107 \n",
"971 R Comedy 90 \n",
"972 NC-17 Drama 112 \n",
"973 PG-13 Drama 126 \n",
"974 PG Comedy 116 \n",
"975 PG Adventure 118 \n",
"976 PG-13 Action 138 \n",
"977 PG Horror 114 \n",
"978 R Crime 126 \n",
"\n",
" actors_list \n",
"0 [u'Tim Robbins', u'Morgan Freeman', u'Bob Gunt... \n",
"1 [u'Marlon Brando', u'Al Pacino', u'James Caan'] \n",
"2 [u'Al Pacino', u'Robert De Niro', u'Robert Duv... \n",
"3 [u'Christian Bale', u'Heath Ledger', u'Aaron E... \n",
"4 [u'John Travolta', u'Uma Thurman', u'Samuel L.... \n",
"5 [u'Henry Fonda', u'Lee J. Cobb', u'Martin Bals... \n",
"6 [u'Clint Eastwood', u'Eli Wallach', u'Lee Van ... \n",
"7 [u'Elijah Wood', u'Viggo Mortensen', u'Ian McK... \n",
"8 [u'Liam Neeson', u'Ralph Fiennes', u'Ben Kings... \n",
"9 [u'Brad Pitt', u'Edward Norton', u'Helena Bonh... \n",
"10 [u'Elijah Wood', u'Ian McKellen', u'Orlando Bl... \n",
"11 [u'Leonardo DiCaprio', u'Joseph Gordon-Levitt'... \n",
"12 [u'Mark Hamill', u'Harrison Ford', u'Carrie Fi... \n",
"13 [u'Tom Hanks', u'Robin Wright', u'Gary Sinise'] \n",
"14 [u'Elijah Wood', u'Ian McKellen', u'Viggo Mort... \n",
".. ... \n",
"964 [u'Daniel Day-Lewis', u'Sally Field', u'David ... \n",
"965 [u'Bradley Cooper', u'Anna Friel', u'Abbie Cor... \n",
"966 [u'Dan Castellaneta', u'Julie Kavner', u'Nancy... \n",
"967 [u'Sean Connery', u'Nicolas Cage', u'Ed Harris'] \n",
"968 [u'Ralph Fiennes', u'Juliette Binoche', u'Will... \n",
"969 [u'Gerard Butler', u'Jamie Foxx', u'Leslie Bibb'] \n",
"970 [u'Michael Douglas', u'Tobey Maguire', u'Franc... \n",
"971 [u'Matthew Macfadyen', u'Peter Dinklage', u'Ew... \n",
"972 [u'Ryan Gosling', u'Michelle Williams', u'John... \n",
"973 [u'Tobey Maguire', u'Charlize Theron', u'Micha... \n",
"974 [u'Dustin Hoffman', u'Jessica Lange', u'Teri G... \n",
"975 [u'Michael J. Fox', u'Christopher Lloyd', u'Ma... \n",
"976 [u'Russell Crowe', u'Paul Bettany', u'Billy Bo... \n",
"977 [u'JoBeth Williams', u\"Heather O'Rourke\", u'Cr... \n",
"978 [u'Charlie Sheen', u'Michael Douglas', u'Tamar... \n",
"\n",
"[979 rows x 6 columns]"
]
},
"execution_count": 30,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df_imdb"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 31,
"id": "91193f0d",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"50"
]
},
"execution_count": 31,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('display.max_colwidth')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 32,
"id": "6fbb9266",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"pd.set_option('display.max_colwidth', 200)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"id": "4fc52812",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"200"
]
},
"execution_count": 33,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"pd.get_option('display.max_colwidth')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 34,
"id": "9c39b278",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
979 rows × 6 columns \n", "\n",
"\n",
" "
],
"text/plain": [
" star_rating title \\\n",
"0 9.3 The Shawshank Redemption \n",
"1 9.2 The Godfather \n",
"2 9.1 The Godfather: Part II \n",
"3 9.0 The Dark Knight \n",
"4 8.9 Pulp Fiction \n",
"5 8.9 12 Angry Men \n",
"6 8.9 The Good, the Bad and the Ugly \n",
"7 8.9 The Lord of the Rings: The Return of the King \n",
"8 8.9 Schindler's List \n",
"9 8.9 Fight Club \n",
"10 8.8 The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring \n",
"11 8.8 Inception \n",
"12 8.8 Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back \n",
"13 8.8 Forrest Gump \n",
"14 8.8 The Lord of the Rings: The Two Towers \n",
".. ... ... \n",
"964 7.4 Lincoln \n",
"965 7.4 Limitless \n",
"966 7.4 The Simpsons Movie \n",
"967 7.4 The Rock \n",
"968 7.4 The English Patient \n",
"969 7.4 Law Abiding Citizen \n",
"970 7.4 Wonder Boys \n",
"971 7.4 Death at a Funeral \n",
"972 7.4 Blue Valentine \n",
"973 7.4 The Cider House Rules \n",
"974 7.4 Tootsie \n",
"975 7.4 Back to the Future Part III \n",
"976 7.4 Master and Commander: The Far Side of the World \n",
"977 7.4 Poltergeist \n",
"978 7.4 Wall Street \n",
"\n",
" content_rating genre duration \\\n",
"0 R Crime 142 \n",
"1 R Crime 175 \n",
"2 R Crime 200 \n",
"3 PG-13 Action 152 \n",
"4 R Crime 154 \n",
"5 NOT RATED Drama 96 \n",
"6 NOT RATED Western 161 \n",
"7 PG-13 Adventure 201 \n",
"8 R Biography 195 \n",
"9 R Drama 139 \n",
"10 PG-13 Adventure 178 \n",
"11 PG-13 Action 148 \n",
"12 PG Action 124 \n",
"13 PG-13 Drama 142 \n",
"14 PG-13 Adventure 179 \n",
".. ... ... ... \n",
"964 PG-13 Biography 150 \n",
"965 PG-13 Mystery 105 \n",
"966 PG-13 Animation 87 \n",
"967 R Action 136 \n",
"968 R Drama 162 \n",
"969 R Crime 109 \n",
"970 R Drama 107 \n",
"971 R Comedy 90 \n",
"972 NC-17 Drama 112 \n",
"973 PG-13 Drama 126 \n",
"974 PG Comedy 116 \n",
"975 PG Adventure 118 \n",
"976 PG-13 Action 138 \n",
"977 PG Horror 114 \n",
"978 R Crime 126 \n",
"\n",
" actors_list \n",
"0 [u'Tim Robbins', u'Morgan Freeman', u'Bob Gunton'] \n",
"1 [u'Marlon Brando', u'Al Pacino', u'James Caan'] \n",
"2 [u'Al Pacino', u'Robert De Niro', u'Robert Duvall'] \n",
"3 [u'Christian Bale', u'Heath Ledger', u'Aaron Eckhart'] \n",
"4 [u'John Travolta', u'Uma Thurman', u'Samuel L. Jackson'] \n",
"5 [u'Henry Fonda', u'Lee J. Cobb', u'Martin Balsam'] \n",
"6 [u'Clint Eastwood', u'Eli Wallach', u'Lee Van Cleef'] \n",
"7 [u'Elijah Wood', u'Viggo Mortensen', u'Ian McKellen'] \n",
"8 [u'Liam Neeson', u'Ralph Fiennes', u'Ben Kingsley'] \n",
"9 [u'Brad Pitt', u'Edward Norton', u'Helena Bonham Carter'] \n",
"10 [u'Elijah Wood', u'Ian McKellen', u'Orlando Bloom'] \n",
"11 [u'Leonardo DiCaprio', u'Joseph Gordon-Levitt', u'Ellen Page'] \n",
"12 [u'Mark Hamill', u'Harrison Ford', u'Carrie Fisher'] \n",
"13 [u'Tom Hanks', u'Robin Wright', u'Gary Sinise'] \n",
"14 [u'Elijah Wood', u'Ian McKellen', u'Viggo Mortensen'] \n",
".. ... \n",
"964 [u'Daniel Day-Lewis', u'Sally Field', u'David Strathairn'] \n",
"965 [u'Bradley Cooper', u'Anna Friel', u'Abbie Cornish'] \n",
"966 [u'Dan Castellaneta', u'Julie Kavner', u'Nancy Cartwright'] \n",
"967 [u'Sean Connery', u'Nicolas Cage', u'Ed Harris'] \n",
"968 [u'Ralph Fiennes', u'Juliette Binoche', u'Willem Dafoe'] \n",
"969 [u'Gerard Butler', u'Jamie Foxx', u'Leslie Bibb'] \n",
"970 [u'Michael Douglas', u'Tobey Maguire', u'Frances McDormand'] \n",
"971 [u'Matthew Macfadyen', u'Peter Dinklage', u'Ewen Bremner'] \n",
"972 [u'Ryan Gosling', u'Michelle Williams', u'John Doman'] \n",
"973 [u'Tobey Maguire', u'Charlize Theron', u'Michael Caine'] \n",
"974 [u'Dustin Hoffman', u'Jessica Lange', u'Teri Garr'] \n",
"975 [u'Michael J. Fox', u'Christopher Lloyd', u'Mary Steenburgen'] \n",
"976 [u'Russell Crowe', u'Paul Bettany', u'Billy Boyd'] \n",
"977 [u'JoBeth Williams', u\"Heather O'Rourke\", u'Craig T. Nelson'] \n",
"978 [u'Charlie Sheen', u'Michael Douglas', u'Tamara Tunie'] \n",
"\n",
"[979 rows x 6 columns]"
]
},
"execution_count": 34,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df_imdb"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "89f42cd2",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "ffbcf507",
"metadata": {},
"source": [
"### c. Setting the options back to default"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 35,
"id": "3dfc219a",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead.\n",
"\n",
": boolean\n",
" use_inf_as_null had been deprecated and will be removed in a future\n",
" version. Use `use_inf_as_na` instead.\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/pandas/_config/config.py:630: FutureWarning: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead.\n",
" warnings.warn(d.msg, FutureWarning)\n",
"/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/pandas/_config/config.py:630: FutureWarning: \n",
": boolean\n",
" use_inf_as_null had been deprecated and will be removed in a future\n",
" version. Use `use_inf_as_na` instead.\n",
"\n",
" warnings.warn(d.msg, FutureWarning)\n"
]
}
],
"source": [
"pd.reset_option('all')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "97d3d773",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "4fc9cde6",
"metadata": {},
"source": [
"### d. Changing Style by applying CSS to Pandas Dataframe"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 36,
"id": "9cd2a4e9",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"\n",
"
979 rows × 6 columns \n", "
|