漂亮地打印整个 Pandas 系列/DataFrame答案

【问题标题】：Pretty-print an entire Pandas Series / DataFrame漂亮地打印整个 Pandas 系列/DataFrame
【发布时间】：2013-10-08 02:37:53
【问题描述】：

我经常在终端上使用 Series 和 DataFrame。 Series 的默认 __repr__ 返回一个简化的样本，其中包含一些头部和尾部值，但其余部分缺失。

是否有一种内置方法可以漂亮地打印整个系列/数据帧？理想情况下，它将支持正确的对齐方式，可能是列之间的边界，甚至可能支持不同列的颜色编码。

【问题讨论】：

输出减少是由于您可以使用pd.set_option('display.max_rows', 1000) 更改的默认选项，例如，着色是别的东西，我假设您正在谈论为html repr 输出着色。我认为这根本不是内置的。
@EdChum：谢谢，我知道这个display.max_rows，问题是大多数时候我确实希望输出被截断。我只是偶尔希望看到完整的输出。我可以将选项设置为一个非常高的值，使用默认的__repr__，然后恢复该值，但这似乎有点麻烦，在这种情况下我还不如编写自己的漂亮打印函数。
@EdChum：关于颜色 - 这是一个彩色终端，因此最好将每一行打印成不同的颜色，以便轻松区分值。 Pandas 与 ipython 配合得很好，它使用高级终端功能 - 包括颜色 - 所以我想知道 Pandas 本身是否有一些着色功能。
我在 IPython Notebook 中使用 Pandas 而不是 IPython 作为终端外壳，我在 set_option 中没有看到任何支持着色的选项，它可能可以作为插件来应用一些 CSS 或输出格式。这是我认为你可以实现这一目标的唯一方法

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

datascroller 的创建部分是为了解决这个问题。

pip install datascroller

它将数据框加载到终端视图中，您可以使用鼠标或箭头键“滚动”，有点像终端上支持查询、突出显示等的 Excel 工作簿。

import pandas as pd
from datascroller import scroll

# Call `scroll` with a Pandas DataFrame as the sole argument:
my_df = pd.read_csv('<path to your csv>')
scroll(my_df)

披露：我是 datascroller 的作者之一

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将expand_frame_repr 设置为False：

display.expand_frame_repr : boolean

是否为宽 DataFrame 打印出完整的 DataFrame repr 跨越多行，max_columns 仍然受到尊重，但输出如果其宽度超过，将环绕多个“页面” display.width.

[default: True]

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

更多详情请阅读How to Pretty-Print Pandas DataFrames and Series

【讨论】：

【解决方案3】：

使用`pd.options.display`

此答案是先前answer by lucidyan 的变体。它通过避免使用set_option 使代码更具可读性。

导入 pandas 后，作为使用上下文管理器的替代方法，设置 options 以显示大型数据框：

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

    display.max_columns = 1000
    display.max_rows = 1000
    display.max_colwidth = 199
    display.width = 1000
    # display.precision = 2  # set as needed

set_pandas_display_options()

在此之后，您可以使用display(df) 或仅使用df（如果使用笔记本），否则使用print(df)。

使用`to_string`

Pandas 0.25.3 确实有接受格式化选项的 DataFrame.to_string 和 Series.to_string 方法。

使用`to_markdown`

如果你需要的是 markdown 输出，Pandas 1.0.0 有 DataFrame.to_markdown 和 Series.to_markdown 方法。

使用`to_html`

如果您需要的是 HTML 输出，Pandas 0.25.3 确实有 DataFrame.to_html 方法，但没有 Series.to_html。请注意，Series 可以是 converted 到 DataFrame。

【讨论】：

是的，这似乎是在 Jupyter 而不是 set_option 中显示的一种更优雅的方式。有没有办法左对齐显示的输出？默认情况下，显示的数据框的右行是右对齐的。
附加提示：您可能需要使用print(...)。示例：print(df.to_string()) 或 print(df.to_markdown())

【解决方案4】：

导入 pandas 后，作为使用上下文管理器的替代方法，设置 options 以显示整个数据帧：

pd.set_option('display.max_columns', None)  # or 1000
pd.set_option('display.max_rows', None)  # or 1000
pd.set_option('display.max_colwidth', None)  # or 199

有关有用选项的完整列表，请参阅：

pd.describe_option('display')

【讨论】：

感谢您添加此内容。如果要显示多个数据帧，“无”比每个数据帧的实际长度要好得多。
@Corrumpo 对于某些选项，如果你想要完整的表示，你应该使用-1 int 值而不是None
似乎没有必要在选项名称中添加 display. 前缀。例如，set_option('max_columns') 也同样有效。
minus 1 不再起作用。 None 完成这项工作。

【解决方案5】：

脚本

没有人提出过这种简单的纯文本解决方案：

from pprint import pprint

pprint(s.to_dict())

产生如下结果：

{'% Diabetes': 0.06365372374283895,
 '% Obesity': 0.06365372374283895,
 '% Bachelors': 0.0,
 '% Poverty': 0.09548058561425843,
 '% Driving Deaths': 1.1775938892425206,
 '% Excessive Drinking': 0.06365372374283895}

Jupyter 笔记本

此外，在使用 Jupyter 笔记本时，这是一个很好的解决方案。

注意：pd.Series() 没有.to_html() 所以必须转换成pd.DataFrame()

from IPython.display import display, HTML

display(HTML(s.to_frame().to_html()))

产生如下结果：

【讨论】：

【解决方案6】：

尝试使用 display() 函数。这将自动使用水平和垂直滚动条，这样您就可以轻松地显示不同的数据集，而不是使用 print()。

display(dataframe)

display() 也支持正确对齐。

但是，如果您想让数据集更漂亮，可以查看pd.option_context()。它有很多选项可以清楚地显示数据框。

注意 - 我正在使用 Jupyter Notebooks。

【讨论】：

【解决方案7】：

您也可以使用option_context，带有一个或多个选项：

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

这将自动将选项恢复为之前的值。

如果您正在使用 jupyter-notebook，使用 display(df) 而不是 print(df) 将使用 jupyter 丰富的显示逻辑 (like so)。

【讨论】：

谢谢！请注意，将最大值设置为 None 会关闭它们。使用with pd.option_context() 选项可以非常清楚和明确地记录正在发生的事情，并清楚地说明如何实现可能需要的输出格式的其他更改，例如使用precision、max_colwidth、expand_frame_repr、colheader_justify、date_yearfirst、encoding 等等：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/options.html
对于任何想知道的人：使用 jupyter 时，请使用 display(df) 而不是 print(df)
如果 DataFrame 真的很大，暂时将其写为 .csv 并使用 Jupyter Lab 的快速 csv 查看器可能是有意义的
为避免将列相互包裹，您还可以将..., 'display.width', 100, ...（具有适当的值）添加到上下文管理器。
谁能解释一下为什么 Pandas 的语法总是如此随意？为什么不能是 pd.option_context(display_max_rows=None)？还是 pd.option_context({'display.max_rows': None}) 或者其他一些合理的语法？

【解决方案8】：

使用表格包：

pip install tabulate

并考虑以下示例用法：

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

【讨论】：

制表在打印 pd.Series 时出现问题。
@eliu 感谢您的信息。你总是有pd_series.to_frame()

【解决方案9】：

您可以使用以下方法实现此目的。只要通过总数。 DataFrame 中作为 arg 存在的列数

'display.max_columns'

例如：

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

【讨论】：

【解决方案10】：

如果您使用的是 Ipython Notebook (Jupyter)。您可以使用 HTML

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

【讨论】：

请显示输出以便与其他解决方案进行比较，Tnx。
当心试图用这个来展示一个大的数据框。除非您编辑 .ipyndb 文件中的原始代码，否则您可能会耗尽内存并且永远无法再次打开您的笔记本。真实的故事；）
这对我来说是最好的选择。表格以彩色完整显示。不错！

【解决方案11】：

试试这个

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)

【讨论】：

【解决方案12】：

当然，如果这种情况经常出现，请制作一个类似这样的函数。您甚至可以将其配置为每次启动 IPython 时加载：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')

至于着色，对颜色过于复杂听起来会适得其反，但我同意像bootstrap's .table-striped 这样的东西会很好。您可以随时 create an issue 推荐此功能。

【讨论】：

链接已失效。也许应该是ipython.org/ipython-doc/dev/config/intro.html？
如果有人、任何人，甚至可能是作者，能够验证并修复链接并将这些 cmets 标记为过时，那就太好了。
这很糟糕，因为它假定该选项在打印操作之前被设置为默认值，这不一定是这种情况，因此可能会导致意外行为。将选项上下文与 with 语句结合使用是更强大的选项，并且将恢复为之前设置的任何内容。
这样做会在没有任何表格格式的情况下打印，是否可以像通常通过在单元格末尾调用'df'来格式化输出？

【解决方案13】：

无需破解设置。有一个简单的方法：

print(df.to_string())

【讨论】：

你有多少列？我检查了 1300 列，它工作正常： from itertools import combination from string import ascii_letters df = pd.DataFrame(data=[[0]*1326], index=[0], columns=[(a+b)对于组合中的 a,b (ascii_letters, 2)])
使用with pd.option_context() 选项可以更清楚、更明确地记录正在发生的事情，并清楚说明如何实现可能需要的输出格式的其他更改，例如使用precision、max_colwidth、expand_frame_repr、colheader_justify、date_yearfirst、encoding 等等：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/options.html
我确实更喜欢其他答案，因为如果我有很多列并且我的屏幕不够宽而无法显示它们，这在我的示例中看起来很奇怪。列名和数据会做单独的换行，所以不容易看出哪些数据属于哪个列名。
提问者要求提供“漂亮打印”的解决方案。这是不是它。如果在 Jupyter Notebook 中使用它，则根本不会使用内置的漂亮显示。最好在打印df 之前使用pd.set_option('display.max_rows', None)。
这可能不是问题的解决方案，但正是我想要查看的 df 并继续前进。

使用pd.options.display

使用to_string

使用to_markdown

使用to_html

脚本

Jupyter 笔记本

使用`pd.options.display`

使用`to_string`

使用`to_markdown`

使用`to_html`