พริตตี้พิมพ์ Pandas Series / DataFrame ทั้งหมด

ฉันทำงานกับ Series และ DataFrames บนเทอร์มินัลเป็นจำนวนมาก ค่าเริ่มต้น__repr__สำหรับซีรี่ส์จะส่งคืนตัวอย่างที่ลดลงโดยมีค่าส่วนหัวและส่วนท้าย แต่ส่วนที่เหลือหายไป

มีวิธีการพิมพ์สวย ๆ ในซีรีส์ / DataFrame ทั้งหมดหรือไม่? จะเป็นการดีที่จะสนับสนุนการจัดตำแหน่งที่เหมาะสมอาจจะเส้นขอบระหว่างคอลัมน์และอาจเข้ารหัสสีสำหรับคอลัมน์ที่แตกต่างกัน

นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้option_contextตัวเลือกอย่างน้อยหนึ่งตัวเลือก:

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

การทำเช่นนี้จะส่งคืนตัวเลือกโดยอัตโนมัติไปยังค่าก่อนหน้า

หากคุณกำลังทำงานอยู่ jupyter โน๊ตบุ๊คที่ใช้display(df)แทนการprint(df)จะใช้ jupyter ตรรกะการแสดงผลที่อุดมไปด้วย(ชอบ)

ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าแฮ็ค มีวิธีง่าย ๆ :

print(df.to_string())

แน่นอนถ้าสิ่งนี้เกิดขึ้นมากมายทำหน้าที่อย่างนี้ คุณสามารถกำหนดค่าให้โหลดทุกครั้งที่คุณเริ่ม IPython: 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')

สำหรับการระบายสีการทำความเข้าใจกับสีเกินไปนั้นฟังดูไม่ดีสำหรับฉัน แต่ฉันเห็นด้วยอย่างเช่นbootstrap.table-stripedก็ดี คุณสามารถสร้างปัญหาเพื่อแนะนำคุณสมบัตินี้ได้เสมอ

หลังจากอิมพอร์ตหมีแพนด้าแทนการใช้ตัวจัดการบริบทให้ตั้งค่าตัวเลือกดังกล่าวสำหรับการแสดงดาต้าเฟรมทั้งหมด:

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

สำหรับรายการตัวเลือกที่มีประโยชน์ทั้งหมดโปรดดู:

pd.describe_option('display')

ใช้แพ็คเกจแบบตาราง:

pip install tabulate

และพิจารณาการใช้งานตัวอย่างต่อไปนี้:

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 |
+----+--------------+---------+-------+

หากคุณใช้ Ipython Notebook (Jupyter) คุณสามารถใช้ HTML

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

การใช้ pd.options.display

คำตอบนี้เป็นรูปแบบของการก่อนคำตอบโดย lucidyan set_optionมันทำให้โค้ดอ่านได้มากขึ้นโดยการหลีกเลี่ยงการใช้งานของ

หลังจากอิมพอร์ตหมีแพนด้าแทนการใช้ตัวจัดการบริบทให้ตั้งค่าตัวเลือกดังกล่าวสำหรับการแสดงดาต้าเฟรมขนาดใหญ่:

def set_pandas_display_options() -> None:
    # Ref: https://stackoverflow.com/a/52432757/
    display = pd.options.display

    display.max_columns = 1000
    display.max_rows = 1000
    display.max_colwidth = 199
    display.width = None
    # display.precision = 2  # set as needed

set_pandas_display_options()

หลังจากนี้คุณสามารถใช้อย่างใดอย่างหนึ่งdisplay(df)หรือเพียงแค่ถ้าใช้โน๊ตบุ๊คมิฉะนั้นdfprint(df)

การใช้ to_string

Pandas 0.25.3 มีDataFrame.to_stringและSeries.to_stringวิธีการที่ยอมรับตัวเลือกการจัดรูปแบบ

การใช้ to_markdown

หากสิ่งที่คุณต้องการคือเอาท์พุทมาร์กดาวน์, Pandas 1.0.0 มีDataFrame.to_markdownและSeries.to_markdownวิธี

การใช้ to_html

หากสิ่งที่คุณต้องการก็คือการแสดงผล HTML, นุ่น 0.25.3 จะมีDataFrame.to_htmlวิธีการ Series.to_htmlแต่ไม่ได้เป็น ทราบว่าSeriesสามารถแปลงDataFrameไป

ลองสิ่งนี้

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)

คุณสามารถทำได้โดยใช้วิธีการด้านล่าง เพียงผ่านจำนวนรวม ของคอลัมน์ที่มีอยู่ใน DataFrame ตามที่อ้างถึง

'display.max_columns'

สำหรับเช่น:

df= DataFrame(..)
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', df.shape[1]):
    print(df)

ลองใช้ฟังก์ชั่น display () สิ่งนี้จะใช้แถบเลื่อนแนวนอนและแนวตั้งโดยอัตโนมัติและด้วยวิธีนี้คุณสามารถแสดงชุดข้อมูลที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดายแทนที่จะใช้การพิมพ์ ()

display(dataframe)

จอแสดงผล () รองรับการจัดตำแหน่งที่เหมาะสมด้วย

อย่างไรก็ตามหากคุณต้องการทำให้ชุดข้อมูลสวยงามยิ่งขึ้นคุณสามารถตรวจสอบpd.option_context()ได้ มีตัวเลือกมากมายเพื่อแสดงดาต้าเฟรมอย่างชัดเจน

หมายเหตุ - ฉันใช้สมุดบันทึก Jupyter