Question

我想打印整个数据框，但我不想打印索引

此外，一列是日期时间类型，我只想打印时间，而不是日期。

数据框如下所示：

   User ID           Enter Time   Activity Number
0      123  2014-07-08 00:09:00              1411
1      123  2014-07-08 00:18:00               893
2      123  2014-07-08 00:49:00              1041

我希望它打印为

User ID   Enter Time   Activity Number
123         00:09:00              1411
123         00:18:00               893
123         00:49:00              1041

Answer 1

print df.to_string(index=False)

Answer 2

print(df.to_csv(sep='\t', index=False))

或者可能：

print(df.to_csv(columns=['A', 'B', 'C'], sep='\t', index=False))

Answer 3

下面的行将在您打印时隐藏DataFrame的索引列

df.style.hide_index()

Answer 4

要保留“精美打印”使用

from IPython.display import HTML
HTML(df.to_html(index=False))

Answer 5

如果你只想打印一个字符串/ json，可以用以下方法解决：

print(df.to_string(index=False))

如果您想要序列化数据或甚至发送到MongoDB，最好是这样做：

document = df.to_dict(orient='list')

现在有6种方法来定位数据，在panda docs中查看更适合您的更多内容。

Answer 6

要回答“如何在不使用索引的情况下打印数据框”的问题，可以将索引设置为空字符串数组（数据框的每一行一个），如下所示：

router.get('/login-status', (req, res, next) => {    
  if (req.isAuthenticated()) {
    res.status(200).json(req.user);
  } else {
    res.status(403).json({
      success: false,
      error: 'User not Authenticated',
      message: "Please return to the login in page and try again."
    })
  }
})

如果我们使用您帖子中的数据：

blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex

通常会打印为：

row1 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
row2 = (123, '2014-07-08 00:49:00', 1041)
row3 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
data = [row1, row2, row3]
#set up dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=('User ID', 'Enter Time', 'Activity Number'))
print(df)

通过创建一个空字符串与数据框中的行数一样多的数组：

   User ID           Enter Time  Activity Number
0      123  2014-07-08 00:09:00             1411
1      123  2014-07-08 00:49:00             1041
2      123  2014-07-08 00:09:00             1411

它将从输出中删除索引：

blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex
print(df)

在Jupyter中，笔记本将按照以下屏幕截图进行渲染： Juptyer Notebooks dataframe with no index column

Answer 7

如果要漂亮地打印数据框，则可以使用tabulate包。

import pandas as pd
import numpy as np
from tabulate import tabulate

def pprint_df(dframe):
    print tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False)

df = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10), 
    'col2': np.random.randint(50, 100, 10), 
    'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})

pprint_df(df)

具体来说，顾名思义，showindex=False允许您不显示索引。输出如下：

+--------+--------+--------+
|   col1 |   col2 |   col3 |
|--------+--------+--------|
|     15 |     76 |   5175 |
|     30 |     97 |   3331 |
|     34 |     56 |   3513 |
|     50 |     65 |    203 |
|     84 |     75 |   7559 |
|     41 |     82 |    939 |
|     78 |     59 |   4971 |
|     98 |     99 |    167 |
|     81 |     99 |   6527 |
|     17 |     94 |   4267 |
+--------+--------+--------+

Answer 8

类似于上面使用df.to_string（index = False）的许多答案，我经常发现有必要提取单个值列，在这种情况下，您可以使用以下命令使用.to_string指定单个列：< / p>

data = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10), 
    'col2': np.random.randint(50, 100, 10), 
    'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})

print(data.to_string(columns=['col1'], index=False)

print(data.to_string(columns=['col1', 'col2'], index=False))

这提供了易于复制（且无索引）的输出，可用于粘贴到其他地方（Excel）。样本输出：

Answer 9

如果在Jupyter笔记本环境中使用数据框，请查看DataFrame.style属性：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html

要在显示数据框时隐藏索引，请执行以下操作：

df.style.hide_index()

Answer 10

任何在 Jupyter Notebook 上工作以打印没有索引列的 DataFrame 的人，这对我有用：

display(table.hide_index())

Answer 11

取自造王者的回答：

Jupyter notebook 可以在将单元格更改为 markdown 时将 GFM Markdown 表格语法转换为表格。

因此，将 tablefmt 更改为 'github' 而不是 'psql' 并复制和粘贴。

fields @timestamp, @message 
| parse @message '[] * {"*"}' as field1, field2, field3
| limit 50

（Python 3）

如何在没有索引的情况下打印pandas DataFrame

11 个答案: