漂亮印刷整个熊猫系列/数据框架

Question

我在终端上使用Series和DataFrames很多。系列的默认__repr__会返回一个缩小的样本，其中包含一些头部和尾部值，但其余部分则缺失。

是否有内置方式可以打印整个Series / DataFrame？理想情况下，它将支持正确的对齐，可能支持列之间的边界，甚至可能为不同的列进行颜色编码。

Answer 1

您还可以使用option_context，其中包含一个或多个选项：

with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):  # more options can be specified also
    print(df)

这会自动将选项返回到之前的值。

如果您正在使用jupyter-notebook，使用display代替print将使用富有jupyter的显示逻辑。

Answer 2

无需破解设置。有一种简单的方法：

print(df.to_string())

Answer 3

当然，如果出现这种情况，请制作一个类似这样的功能。您甚至可以将其配置为每次启动IPython时加载：https://ipython.org/ipython-doc/1/config/overview.html

def print_full(x):
    pd.set_option('display.max_rows', len(x))
    print(x)
    pd.reset_option('display.max_rows')

至于着色，过于精细的颜色对我来说是适得其反的，但我同意bootstrap's .table-striped之类的东西会很好。您可以随时create an issue建议此功能。

Answer 4

导入pandas后，作为使用上下文管理器的替代方法，设置此类options以显示整个数据帧：

pd.set_option('display.max_columns', None)  # or 1000
pd.set_option('display.max_rows', None)  # or 1000
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)  # or 199

有关有用选项的完整列表，请参阅：

pd.describe_option('display')

Answer 5

使用制表包：

pip install tabulate

并考虑以下示例用法：

import pandas as pd
from io import StringIO
from tabulate import tabulate

c = """Chromosome Start End
chr1 3 6
chr1 5 7
chr1 8 9"""

df = pd.read_table(StringIO(c), sep="\s+", header=0)

print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))

+----+--------------+---------+-------+
|    | Chromosome   |   Start |   End |
|----+--------------+---------+-------|
|  0 | chr1         |       3 |     6 |
|  1 | chr1         |       5 |     7 |
|  2 | chr1         |       8 |     9 |
+----+--------------+---------+-------+

Answer 6

如果您使用的是Ipython Notebook（Jupyter）。您可以使用HTML

from IPython.core.display import HTML
display(HTML(df.to_html()))

Answer 7

试试这个

pd.set_option('display.height',1000)
pd.set_option('display.max_rows',500)
pd.set_option('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)

Answer 8

此答案是先前answer by lucidyan的变体。通过避免使用set_option，它使代码更具可读性。

导入熊猫后，作为使用上下文管理器的替代方法，设置options来显示大型数据框：

def set_pandas_options() -> None:
    pd.options.display.max_columns = 1000
    pd.options.display.max_rows = 1000
    pd.options.display.max_colwidth = 199
    pd.options.display.width = None
    # pd.options.display.precision = 2  # set as needed

set_pandas_options()

此后，您可以使用display(df)或仅使用df（如果使用笔记本电脑），否则可以使用print(df)。

Answer 9

您可以使用以下方法实现此目的。只是通过总数没有。 DataFrame中的列作为

的arg

  

＆＃39; display.max_columns＆＃39;

例如：

{{1}}

Answer 10

脚本

没有人提出这个简单的纯文本解决方案：

from pprint import pprint

pprint(s.to_dict())

产生如下结果：

{'% Diabetes': 0.06365372374283895,
 '% Obesity': 0.06365372374283895,
 '% Bachelors': 0.0,
 '% Poverty': 0.09548058561425843,
 '% Driving Deaths': 1.1775938892425206,
 '% Excessive Drinking': 0.06365372374283895}

Jupyter笔记本电脑

此外，在使用Jupyter笔记本时，这是一个很好的解决方案。

注意：pd.Series()没有.to_html()，因此必须将其转换为pd.DataFrame()

from IPython.display import display, HTML

display(HTML(s.to_frame().to_html()))

产生如下结果：

Answer 11

您可以将 expand_frame_repr 设置为 False：

<块引用>

display.expand_frame_repr : boolean

是否打印出宽数据帧的完整数据帧repr 跨多行，max_columns 仍然受到尊重，但输出 如果宽度超过，将环绕多个“页面” display.width。

[default: True]

---

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

---

欲了解更多详情，请阅读How to Pretty-Print Pandas DataFrames and Series

Answer 12

datascroller的部分创建是为了解决此问题。它将数据帧加载到终端视图中，您可以使用鼠标或箭头键“滚动”该视图，类似于终端上支持查询，突出显示等的Excel工作簿。

import pandas as pd
from datascroller import scroll

# Call `scroll` with a Pandas DataFrame as the sole argument:
my_df = pd.read_csv('<path to your csv>')
scroll(my_df)

Answer 13

我使用dataframe.head(len(dataframe))在jupyter笔记本中进行漂亮的显示。

Answer 14

尝试使用display（）函数。这将自动使用水平和垂直滚动条，并可以轻松显示不同的数据集，而无需使用print（）。

display(dataframe)

display（）也支持正确的对齐方式。

但是，如果要使数据集更漂亮，可以检查pd.option_context()。它有很多选项可以清楚地显示数据框。

注意-我正在使用Jupyter笔记本。