Pretty-print für eine gesamte Pandas-Serie / DataFrame

Ich arbeite mit Serien-und DataFrames auf das terminal, eine Menge. Die Standard - __repr__ für eine Serie gibt einem reduzierten Probe, mit einigen Kopf-und Schwanz-Werte, aber der rest fehlt.

Gibt es eine vordefinierte Art und Weise zu pretty-print-die komplette Serie /DataFrame? Idealerweise sollte es unterstützen der richtigen Ausrichtung, vielleicht die Grenzen zwischen den Spalten-und vielleicht sogar Farbcodierung für die verschiedenen Spalten.

Die reduzierte Leistung wird durch den Standard-Optionen, die Sie ändern können pd.set_option('display.max_rows', 1000) zum Beispiel, die Farbgebung ist etwas anderes, ich nehme an, Sie sprechen über die Färbung der html-Ausgabe repr. Ich glaube nicht, dass diese gebaut wird an allen.
vielen Dank, ich kannte diese display.max_rows, das problem ist, dass die meisten der Zeit, ich möchte die Ausgabe abgeschnitten werden. Es ist nur gelegentlich, dass ich wünschte, um zu sehen, die vollständige Ausgabe. Ich konnte die option auf einen sehr hohen Wert verwenden Sie die Standard -__repr__, dann wieder den Wert, aber das scheint mir ein bisschen umständlich, und ich könnte genauso gut schreiben, dass meine eigenen pretty-print-Funktion in diesem Fall.
in Bezug auf Farben - dies ist ein Farb-terminal, so dass es schön wäre zu haben, die jede Zeile gedruckt in einer anderen Farbe, um ganz einfach die Werte unterscheiden sich von einander. Pandas funktioniert gut mit ipython, die verwendet erweiterte terminal - Funktionen-einschließlich Farbe - so wurde ich gefragt, ob Pandas hatte einige Färbung-Fähigkeiten selbst.
Ich benutze Pandas in IPython Notebook eher als IPython als terminal-shell, ich sehe keine Optionen in set_option unterstützt, dass die Färbung, der es vielleicht etwas, das getan werden könnte, als ein plugin zu gelten einige css-oder Ausgabe-Formatierung. Dies ist der einzige Weg, ich glaube, Sie könnten dies erreichen,

InformationsquelleAutor Dun Peal | 2013-10-01

640

Können Sie auch die option_context, mit einer oder mehreren Optionen:
```
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):  # more options can be specified also
    print(df)
```
Diese wird automatisch wieder die Optionen auf Ihre vorherigen Werte.

Wenn Sie auf jupyter-notebook, mit display(df) statt print(df) verwenden jupyter Reich Anzeige Logik (wie so).
- wie hält es nicht für Sie arbeiten?
- Danke!!! Beachten Sie, dass die max-Werte zu None schaltet Sie aus. Mit der with pd.option_context() option dokumentiert, was Los ist, sehr deutlich und ausdrücklich, und macht deutlich, wie das erreichen der anderen änderungen in der Ausgabe-Formatierung, die kann gewünscht werden, z.B. mit precision, max_colwidth, expand_frame_repr, colheader_justify, date_yearfirst, encoding, und viele, viele mehr: pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/options.html
- Für alle, die sich Wundern: bei der Verwendung von jupyter, verwenden Sie display(df) statt print(df)
- was ist 3 vertreten hier?
- Wenn der DataFrame ist wirklich groß, könnte es Sinn machen, es zu schreiben, als eine .csv vorübergehend und verwenden Sie Jupyter Lab schnelle csv-viewer
- Dass die '3' für die Anzeige.max_columns sollte 'None' zu setzen, option_context Parameter auf seinen Standardwert. Behoben.
InformationsquelleAutor tsvikas
469

Müssen keine hack-Einstellungen. Es gibt eine einfache Methode:
```
print(df.to_string())
```
- funktioniert nicht, wenn es zu viele Spalten
- Wie viele Spalten hast du? Ich habe mit 1300 Spalten, und es funktioniert Prima: von itertools import Kombinationen von string import ascii_letters df = pd.DataFrame(data=[[0]*1326], index=[0], Säulen=[(a+b) für a,b in Kombinationen(ascii_letters, 2)])
- Mit der with pd.option_context() option dokumentiert, was Los ist viel mehr klar und deutlich, und macht deutlich, wie das erreichen der anderen änderungen in der Ausgabe-Formatierung, die kann gewünscht werden, z.B. mit precision, max_colwidth, expand_frame_repr, colheader_justify, date_yearfirst, encoding, und viele, viele mehr: pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/options.html
- Ich lieber die anderen Antworten, weil das sieht komisch in meinem Beispiel, wenn ich habe eine Menge von Spalten und mein Bildschirm ist nicht breit genug, um Sie anzuzeigen. Spaltennamen und Daten werden getrennte Zeilenumbrüche, es ist also nicht leicht zu sehen, welche Daten gehören zu welcher Spalte Namen nicht mehr.
- Der Fragesteller bat um einen "pretty-print" - Lösung. Dies ist nicht es. Wenn diese verwendet wurden, innerhalb Jupyter Notebook, das built-in hübschen display würde nicht benutzt werden. Es ist besser pd.set_option('display.max_rows', None) nur vor dem drucken df.
- beide getestet pd.set_option ("display.max_rows ein', None) und df.to_string() in python 3.x Jupyter notebook, und Sie produziert die gleiche Ausgabe, wenn Sie gedruckt werden. Wenn die obige Antwort hat nicht funktioniert, die für frühere Versionen, wie Sie es jetzt tut.
- Dies ist nicht die Antwort akzeptiert, weil es nicht ein "pretty-print" werden, wie angefordert. Dies ist, per definition, eine "ugly-print" und zum Beispiel funktioniert nicht in jupyter notebooks.
- Diese gewinnt bc-Sie können es verwenden, während der pdb. Suchte eine Weile, um zu sehen, wie man eine Serie' Spaltennamen. Dauert nur einige Formatierung ist alles. Leicht genug, um eine Funktion schreiben um das zu beheben.
InformationsquelleAutor Andrey Shokhin
159

Sicher, wenn dieser kommt, eine Menge, eine Funktion wie diese. Sie können auch konfigurieren, um es zu laden bei jedem start von 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')
```
Als für die Färbung, immer zu aufwendig mit den Farben klingt kontraproduktiv für mich, aber ich Stimme so etwas wie bootstrap ist .Tisch-gestreift wäre schön. Sie konnte immer erstellen ein Problem vorschlagen, dieses feature.
- Der link ist tot. Vielleicht soll es auch sein ipython.org/ipython-doc/dev/config/intro.html?
- Es wäre toll, wenn jemand, irgendjemand, sogar den Autor, vielleicht, könnte, überprüfen Sie und beheben Sie den link und Kennzeichnen Sie diese Kommentare als überflüssig.
- Das ist schlecht, denn es wird davon ausgegangen, dass die option war auf "Standard" gesetzt, bevor die Druck-Betrieb ist nicht unbedingt der Fall und daher möglicherweise zu unerwartetem Verhalten führen. Mit der option Kontext in Verbindung mit der mit - Anweisung ist die robustere option und wird wiederherstellen alles, was vor dem Satz.
InformationsquelleAutor Dan Allan
80

Nach dem Import pandas, als alternative zur Verwendung der context-manager so eingestellt Optionen für die Anzeige der gesamten dataframes:
```
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
```
Für eine vollständige Liste von nützlichen Optionen, siehe:
```
pd.describe_option('display')
```
- Vielen Dank für das hinzufügen dieser. "None" ist viel besser als die tatsächliche Länge der einzelnen dataframe, wenn Sie anzeigen möchten, die mehr als ein dataframe.
- Für einige Optionen, die Sie verwenden sollten -1 int-Wert statt None, wenn Sie wollen die volle Darstellung
- Indem display. in der option name scheint nicht notwendig zu sein. Zum Beispiel set_option('max_columns') funktioniert genauso gut.
InformationsquelleAutor lucidyan

Verwenden Sie das tabellarisieren-Paket:

pip install tabulate

Und betrachten Sie das folgende Beispiel:

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

Tabellieren geht drunter und drüber beim drucken eines pd.Serie.
Danke für die info. Sie haben immer pd_series.to_frame()

InformationsquelleAutor The Unfun Cat

13

Wenn Sie mit Ipython Notebook (Jupyter). Sie können HTML verwenden,
```
from IPython.core.display import HTML
display(HTML(df.to_html()))
```
- bitte zeigen Sie die Ausgabe für den Vergleich mit anderen Lösungen, Tnx.
- Hüten Sie sich vor zu versuchen zu zeigen, eine große Dataframe mit diesem. Sie könnten die Speicher und nie in der Lage sein, wieder zu öffnen Ihr notebook, es sei denn, Sie Bearbeiten den raw code in Ihre .ipyndb-Datei. True story 😉
InformationsquelleAutor R Kisyula

Versuchen, diese

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)

InformationsquelleAutor Liang Zulin

7

Diese Antwort ist eine Variante des vor Antwort von lucidyan. Es macht den code besser lesbar durch die Vermeidung der Verwendung von set_option.

Nach dem Import pandas, als alternative zur Verwendung der context-manager so eingestellt Optionen für die Anzeige von großen dataframes:
```
def set_pandas_options() -> None:
    pd.options.display.max_columns = 1000
    pd.options.display.max_rows = 1000
    pd.options.display.max_colwidth = 199
    pd.options.display.width = None
    # pd.options.display.precision = 2  # set as needed

set_pandas_options()
```
Danach können Sie display(df) oder nur df wenn Sie mit einem notebook, sonst print(df).

InformationsquelleAutor Acumenus
1

Können Sie erreichen dies mithilfe der unten Methode. geben Sie einfach die Gesamtzahl. von Spalten vorhanden, in dem DataFrame als arg zu

'Anzeige.max_columns'

ZB :
```
df= DataFrame(..)
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', df.shape[1]):
    print(df)
```
InformationsquelleAutor Abhinav Ravi
-3

Versuchen, mit display () - Funktion. Dies würde automatisch Horizontale und vertikale Bildlaufleisten und mit diesem können Sie die Anzeige verschiedener Datensätze einfach anstelle der Verwendung von print().
```
display(dataframe)
```
display() unterstützt eine korrekte Ausrichtung auch.

Allerdings, wenn Sie möchten, um die dataset-schöner können Sie überprüfen pd.option_context(). Es hat viele Optionen, um klar zu zeigen, das dataframe.

Hinweis - ich bin mit Jupyter Notebooks.
- Kopie der Antwort oben...
InformationsquelleAutor J Sabari Vishnu Jayanthan

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