IPython / Jupyter：如何自定义显示功能

Question

在 IPython / JupyterLab 中显示内容时，我遇到了 3 个基本问题。

(1) 我有一个包含许多列的 pandas 数据框。首先，我确保我能看到它的一部分：

import numpy as np
import pandas as pd
np.set_printoptions(linewidth=240,edgeitems=5,precision=3)
pd.set_option('display.width',1800) #number of pixels of the output
pd.set_option('display.max_columns',100) #replace the number with None to print all columns
pd.set_option('display.max_rows',10) #max_columns/max_rows sets the maximum number of columns/rows displayed when a frame is pretty-printed
pd.set_option('display.min_rows',9) #once max_rows is exceeded, min_rows determines how many rows are shown in the truncated representation
pd.set_option('display.precision',3) #number of digits in the printed float number

如果我打印它，所有东西都会混在一起： enter image description here 是否可以打印文本宽度，即每行（即使更长）仅打印在输出中的 1 行上，当行宽于窗口时使用滑块？

(2) 如果我显示提到的数据框，它看起来非常好（有一个滑块），但是一些字符串条目显示在 4 行上： enter image description here

如何确保每个条目都显示在 1 行中？

(3) 下面的代码产生了输出，效果很好：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0.1,30,1000); 
fig,ax=plt.subplots(1, 4, constrained_layout=True, figsize=[15,2])
ax=ax.ravel()
ax[0].plot( x, np.sin(x))
ax[1].plot( x, np.log(1+x))
ax[2].plot( x, np.sin(30/x))
ax[3].plot( x, np.sin(x)*np.sin(2*x))
plt.show()

enter image description here 但是，当我将[15,2] 更改为[35,2] 时，图形只会与窗口一样宽。我怎样才能实现更大的宽度产生一个滑块（如数据框的显示），以便我可以使图像尽可能宽？

Answer 1

您已经通过决定使用 (2) 中的方法显示数据框解决了 (1)。在我看来，使用print 显示数据框并不是很有用。

(2)：display(df) 自动使用空格来包装单元格内容。我没有找到禁用此行为的 pandas 选项。幸运的是，其他人已经遇到了同样的问题，并且另一个人提供了 solution。

您必须更改数据框的样式属性。为此，您使用Styler，它保存了样式化的数据框。我做了一个简短的示例，您可以从中复制该行：

import pandas as pd

# Construct data frame content
long_text = 'abcabcabc ' * 10
long_row = [long_text for _ in range(45)]
long_table = [long_row for _ in range(15)]

# Create dataframe
df = pd.DataFrame(long_table)


# Select data you want to output
# df_selected = df.head(5) # First five rows
# df_selected = df.tail(5) # Last five rows
df_selected = df.iloc[[1,3, 7]] # Select row 1,3 and 7

# Create styler of df_selected with changed style of white spaces 
dataframe_styler = df_selected.style.applymap(lambda x:'white-space:nowrap')

# Display styler
display(dataframe_styler)

输出：

(3) 正如我在评论中已经提到的，您只需双击图表，它就会显示一个滑块。