我在IPython Notebook中运行这个单元格:
# salaries and teams are Pandas dataframe
salaries.head()
teams.head()
结果是我只获得了teams
数据框的输出,而不是salaries
和teams
的输出。如果我只是运行salaries.head()
,我会得到salaries
数据框的结果,但在运行这两个语句时,我只看到teams.head()
的输出。我怎么能纠正这个?
答案 0 :(得分:88)
您是否尝试过display
命令?
from IPython.display import display
display(salaries.head())
display(teams.head())
答案 1 :(得分:56)
更简单的方法:
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
它可以避免您重复输入"显示"
假设单元格包含:
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
a = 1
b = 2
a
b
然后输出将是:
Out[1]: 1
Out[1]: 2
如果我们使用IPython.display.display
:
from IPython.display import display
a = 1
b = 2
display(a)
display(b)
输出结果为:
1
2
同样的事情,但没有Out[n]
部分。
答案 2 :(得分:4)
IPython Notebook仅显示单元格中的最后一个返回值。最简单的解决方案是使用两个单元格。
如果你真的只需要一个单元格就可以像这样做 hack :
class A:
def _repr_html_(self):
return salaries.head()._repr_html_() + '</br>' + teams.head()._repr_html_()
A()
如果您经常需要这个,请将其作为一个功能:
def show_two_heads(df1, df2, n=5):
class A:
def _repr_html_(self):
return df1.head(n)._repr_html_() + '</br>' + df2.head(n)._repr_html_()
return A()
用法:
show_two_heads(salaries, teams)
超过两个脑袋的版本:
def show_many_heads(*dfs, n=5):
class A:
def _repr_html_(self):
return '</br>'.join(df.head(n)._repr_html_() for df in dfs)
return A()
用法:
show_many_heads(salaries, teams, df1, df2)
答案 3 :(得分:4)
提供,
print salaries.head()
teams.head()
答案 4 :(得分:0)
列举所有解决方案:
sys.displayhook(value)
,它是IPython / jupyter挂钩的。请注意,此行为与调用display
稍有不同,因为它包含Out[n]
文本。在常规python中也可以正常工作!
get_ipython().ast_node_interactivity = 'all'
。这与this answer所采用的方法类似,但效果更好。
在交互式会话中进行比较:
In [1]: import sys
In [2]: display(1) # appears without Out
...: sys.displayhook(2) # appears with Out
...: 3 # missing
...: 4 # appears with Out
1
Out[2]: 2
Out[2]: 4
In [3]: get_ipython().ast_node_interactivity = 'all'
In [2]: display(1) # appears without Out
...: sys.displayhook(2) # appears with Out
...: 3 # appears with Out (different to above)
...: 4 # appears with Out
1
Out[4]: 2
Out[4]: 3
Out[4]: 4
请注意,Jupyter中的行为与ipython中的行为完全相同。