目錄
- 一、前言
- 二、問題
- 三、如何漂亮打印Pandas的DataFrames
- 四、如何打印所有行
- 五、使用上下文管理器
- 六、其他有用的顯示選項
- 七、總結
一、前言
當我們必須處理可能有多個列和行的大型DataFrames時,能夠以可讀格式顯示數據是很重要的。這在調試代碼時非常有用。
默認情況下,當打印出DataFrame且具有相當多的列時,僅列的子集顯示到標準輸出。 顯示的列甚至可以多行打印出來。
二、問題
假設我們有以下DataFrame:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)),
columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)]
)
print(df)
現在,如果列數超過顯示選項display.max_rows的值,則輸出DataFrame可能不完整,如下所示。 僅顯示一部分列(缺少第4列和第5列),而其余列以多行方式打印。

盡管輸出仍可讀取,但絕對不建議保留列或將其打印在多行中。
三、如何漂亮打印Pandas的DataFrames
如果您的顯示器足夠寬并且能夠容納更多列,則可能需要調整一些顯示選項。 我將在下面使用的值可能不適用于您的設置,因此請確保對其進行相應的調整。 就個人而言,我使用超寬顯示器,可以在必要時打印出相當多的列。
如何在同一行打印所有列
現在,為了顯示所有的列(如果你的顯示器能夠適合他們),并在短短一行所有你需要做的是設置顯示選項expand_frame_repr為False:
pd.set_option('expand_frame_repr', False)

display.expand_frame_repr 默認值:True
是否跨多行打印寬數據的完整DataFrame ,可以考慮使用max_columns,但是如果寬度超過display.width,則輸出將在多個“頁面”中回繞。
另外,您可以更改display.max_rows的值,而不是將expand_frame_repr設置為False:
pd.set_option(‘display.max_rows', False)
如果列仍打印在多頁中,那么您可能還必須調整display.width。
四、如何打印所有行
現在,如果您的DataFrame包含的行數超過一定數目,那么將僅顯示一些記錄(來自df的頭部和尾部):
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.random.randint(0, 5, size=(100, 4)),
columns=[f'column{i}' for i in range(0, 4)]
)
print(df)
# column0 column1 column2 column3
# 0 4 0 0 0
# 1 2 2 4 2
# 2 2 4 0 2
# 3 0 0 0 4
# 4 3 4 3 3
# .. ... ... ... ...
# 95 3 1 1 2
# 96 1 4 0 0
# 97 0 3 2 1
# 98 3 3 4 2
# 99 0 3 0 3
# [100 rows x 4 columns]
如果要顯示更大范圍(甚至全部)的行,則需要將display.max_rows設置為要輸出的行數。 如果要顯示所有行,請將其設置為“None”:
pd.set_option('display.max_rows', None)
五、使用上下文管理器
更好的方法是使用option_context(),它是一個上下文管理器,可用于在with語句上下文中臨時設置特定選項。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)),
columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)]
)
with pd.option_context('expand_frame_repr', False, 'display.max_rows', None):
print(df)
六、其他有用的顯示選項
您可以調整更多顯示選項,并更改Pandas DataFrames的顯示方式。
display.max_colwidth:這是顯示列名的最大字符數。 如果某個列名溢出,則將添加一個占位符(…)。
pd.set_option('display.max_colwidth', None)
display.precision:這是將用于浮點數的精度。 它指定小數點后的位數。
display.width:這是顯示字符的總數。 如果要顯示更多列,則可能有時還必須調整display.width。
您可以使用describe_option()找到完整的顯示列表:
pd.describe_option(‘display') .
給Jupyter用戶的注意事項
如果您正在使用Jupyter Notebooks,而不是print(df),只需使用display(df)即可相應地調整寬度。
七、總結
在今天的文章中,我們討論了Pandas的一些顯示選項,使您可以根據要顯示的內容以及可能使用的顯示器,漂亮地打印DataFrame。
熊貓帶有一個設置系統,使用戶可以調整和自定義顯示功能。 我們僅涵蓋了可用顯示選項的一小部分。
到此這篇關于教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series的文章就介紹到這了,更多相關打印Pandas DataFrames和Series內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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