pandas/JupyterLab 在 $$ 之间隐藏字符串的前半部分答案

【问题标题】：pandas/JupyterLab hiding first half of string between $$pandas/JupyterLab 在 $$ 之间隐藏字符串的前半部分
【发布时间】：2022-01-17 11:13:37
【问题描述】：

            one          two        three
0  $97500_$9500  $9000_$7500          nan
1  $97500_$9500  $9000_$7500         7000
2  $97500_$9500  $9000_$7500         7000
3  $97500_$9500  $9000_$7500         7000
4  $97500_$9500  $9000_$9900  $7500_$7000
5         97500        77500         7000
6          7700         7000         7000
7          9000         7500          nan
8          9000         7500         7000
9          9500         7500         7000

当我在 Jupterlab 中显示这个 pandas 数据框时，它看起来像这样，在列之间的框中隐藏了值：

显然是用两个$ 括起来才导致这种情况发生，但我在文档中的任何地方都找不到。有没有人遇到过这个？该功能的用途是什么？

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/16089089/… 会回答您的问题吗？我通过将jupyterlab dollar sign 放入搜索引擎找到了它。看到那里提到MathJax，我尝试再次搜索jupyterlab mathjax，并找到this documentation。
那么暗示JupyterLab中的dataframe输出是用markdown/LaTeX生成的？
whoaaaaaa... 是的，这让我大吃一惊。它似乎确实在渲染降价，而且似乎也有问题。我正在使用 jupyterlab '3.0.18' 这会将 pd.DataFrame({'A': ['$\alpha$']}) 呈现为 lpha。
哦，哎呀，这只是我愚蠢的未能逃脱反斜杠。无论如何......是的，这是一个与 jupyter 渲染问题交互的熊猫。

标签： python pandas numpy jupyter-notebook jupyter-lab

【解决方案1】：

破解

# Data preparing
>>> import pandas as pd
>>> from numpy import nan
>>> df = pd.DataFrame({'one': {0: '$97500_$9500',1: '$97500_$9500',2: '$97500_$9500',3: '$97500_$9500',4: '$97500_$9500',5: '97500',6: '7700',7: '9000',8: '9000',9: '9500'},'two': {0: '$9000_$7500',1: '$9000_$7500',2: '$9000_$7500',3: '$9000_$7500',4: '$9000_$9900',5: '77500',6: '7000',7: '7500',8: '7500',9: '7500'},'three': {0: nan,1: '7000',2: '7000',3: '7000',4: '$7500_$7000',5: '7000',6: '7000',7: nan,8: '7000',9: '7000'}})

# A hack
>>> df = df.apply(lambda x:x.str.replace("$", "\$"))
>>> df

【讨论】：

【解决方案2】：

Pandas 有一个 display option display.html.use_mathjax，默认为 True：

当为 True 时，Jupyter notebook 将使用 MathJax 处理表格内容，呈现由美元符号括起来的数学表达式。

您可以使用pd.set_option('display.html.use_mathjax', False) 更改此设置。这将禁用 pandas 中的自动 mathjax 样式。

或者，您可以尝试更改样式。请参阅参考类似情况的此问题：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/40318

【讨论】：