Całkiem wydrukuj całą serię Pandas / DataFrame

Często pracuję z Series i DataFrames na terminalu. Wartość domyślna __repr__dla Serii zwraca zredukowaną próbkę, z pewnymi wartościami głowy i ogona, ale reszty brakuje.

Czy istnieje wbudowany sposób na ładne wydrukowanie całej Series / DataFrame? Idealnie byłoby wspierać prawidłowe wyrównanie, być może granice między kolumnami, a może nawet kodowanie kolorami dla różnych kolumn.

Możesz także użyć opcji option_context, z jedną lub więcej opcji:

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

Spowoduje to automatyczne przywrócenie opcji do ich poprzednich wartości.

Jeśli pracujesz na jupyter-notebook, użycie display(df)zamiast print(df)spowoduje użycie logiki wyświetlania bogatej w jupyter (podobnie jak) .

Nie trzeba hakować ustawień. Istnieje prosty sposób:

print(df.to_string())

Jasne, jeśli to się często pojawia, utwórz taką funkcję. Możesz go nawet skonfigurować tak, aby ładował się przy każdym uruchomieniu 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')

Jeśli chodzi o kolorowanie, zbyt rozbudowane kolory brzmią dla mnie bezproduktywnie, ale zgadzam się, że coś w stylu bootstrapu.table-striped byłoby fajne. Zawsze możesz utworzyć problem, aby zasugerować tę funkcję.

Po zaimportowaniu pand jako alternatywy dla korzystania z menedżera kontekstu ustaw takie opcje wyświetlania całych ramek danych:

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

Aby uzyskać pełną listę przydatnych opcji, zobacz:

pd.describe_option('display')

Skorzystaj z pakietu tabelarycznego:

pip install tabulate

I rozważ następujący przykład użycia:

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

Jeśli używasz Ipython Notebook (Jupyter). Możesz użyć HTML

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

Za pomocą pd.options.display

Ta odpowiedź jest odmianą wcześniejszej odpowiedzi Lucidyana . Sprawia, że ​​kod jest bardziej czytelny dzięki unikaniu użycia set_option.

Po zaimportowaniu pand jako alternatywy dla korzystania z menedżera kontekstu ustaw takie opcje wyświetlania dużych ramek danych:

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

    display.max_columns = 1000
    display.max_rows = 1000
    display.max_colwidth = 199
    display.width = None
    # display.precision = 2  # set as needed

set_pandas_display_options()

Następnie możesz użyć jednego display(df)lub tylko dfjednego notebooka, w przeciwnym razie print(df).

Za pomocą to_string

Panda 0.25.3 ma DataFrame.to_stringi Series.to_stringmetody, które akceptują opcje formatowania.

Za pomocą to_markdown

Jeśli potrzebujesz wyników wyprzedaży, Pandas 1.0.0 ma DataFrame.to_markdowni Series.to_markdownmetody.

Za pomocą to_html

Jeśli potrzebujesz danych wyjściowych HTML, Pandas 0.25.3 ma DataFrame.to_htmlmetodę, ale nie Series.to_html. Zauważ, że a Seriesmożna przekształcić w a DataFrame.

Spróbuj tego

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)

Możesz to osiągnąć za pomocą poniższej metody. wystarczy przekazać łączną liczbę nie. kolumn obecnych w DataFrame jako arg

„display.max_columns”

Na przykład:

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

Spróbuj użyć funkcji display (). Spowodowałoby to automatyczne użycie poziomych i pionowych pasków przewijania, dzięki czemu można łatwo wyświetlać różne zestawy danych zamiast drukowania ().

display(dataframe)

display () obsługuje również prawidłowe wyrównanie.

Jeśli jednak chcesz, aby zestaw danych był piękniejszy, możesz to sprawdzić pd.option_context(). Ma wiele opcji, aby wyraźnie pokazać ramkę danych.

Uwaga - używam notesów Jupyter.