Python作為一種高效和靈活的編程語言，在數據分析和科學領域變得越來越流行。 Pandas是這個領域中最流行的Python庫之一，提供了許多方便的函數，以便處理大量數據。數據可見列是pandas框架用來解決排版問題的一個功能。

數據可見列使用戶可以在數據集中只顯示想要查看的列。這樣做對于大型數據集特別有用，因為可以減少所顯示的數據量，提高代碼的性能。

import pandas as pd
# 從csv文件創建數據幀
df = pd.read_csv('data.csv')
# 只看前兩列
df_visible = df[['column_1','column_2']]
# 查看結果
print(df_visible)

在上述代碼中，我們首先使用pandas模塊中的read_csv（）函數從CSV文件中讀取數據，然后使用雙方括號選擇我們想要查看的列。這樣我們就可以選擇要查看的列，并創建一個新的DataFrame數組，只包含我們選擇的列。

使用數據可見列有以下好處：

• 可以提高代碼性能
• 可以減少所需的內存
• 可以簡化數據的處理過程

盡管有許多優點，但有些情況仍不能使用數據可見列。例如，在有些任務中，我們可能需要在分析數據之前對其進行一些列之間的操作。這種情況下，我們就需要將整個DataFrame選擇出來，然后再進行操作。

數據可見列是一種非常方便和實用的特性。它提供了愉悅的用戶體驗，可以很輕松地對大型數據進行處理。