打印Pandas DataFrames和Series 教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series

一、前言

当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。

默认情况下，当打印出DataFrame且具有相当多的列时，仅列的子集显示到标准输出。 显示的列甚至可以多行打印出来。

二、问题

假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd 
import numpy as np


df = pd.DataFrame(
  np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)), 
  columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)]
)

print(df)

现在，如果列数超过显示选项display.max_rows的值，则输出DataFrame可能不完整，如下所示。 仅显示一部分列（缺少第4列和第5列），而其余列以多行方式打印。

尽管输出仍可读取，但绝对不建议保留列或将其打印在多行中。

三、如何漂亮打印Pandas的DataFrames

如果您的显示器足够宽并且能够容纳更多列，则可能需要调整一些显示选项。 我将在下面使用的值可能不适用于您的设置，因此请确保对其进行相应的调整。 就个人而言，我使用超宽显示器，可以在必要时打印出相当多的列。

如何在同一行打印所有列

现在，为了显示所有的列（如果你的显示器能够适合他们），并在短短一行所有你需要做的是设置显示选项expand_frame_repr为False：

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

display.expand_frame_repr 默认值：True

是否跨多行打印宽数据的完整DataFrame ，可以考虑使用max_columns，但是如果宽度超过display.width，则输出将在多个“页面”中回绕。

另外，您可以更改display.max_rows的值，而不是将expand_frame_repr设置为False：

pd.set_option(‘display.max_rows', False)

如果列仍打印在多页中，那么您可能还必须调整display.width。

四、如何打印所有行

现在，如果您的DataFrame包含的行数超过一定数目，那么将仅显示一些记录（来自df的头部和尾部）：

import pandas as pd 
import numpy as np


df = pd.DataFrame(
  np.random.randint(0, 5, size=(100, 4)), 
  columns=[f'column{i}' for i in range(0, 4)]
)

print(df)

# column0  column1  column2  column3
# 0         4        0        0        0
# 1         2        2        4        2
# 2         2        4        0        2
# 3         0        0        0        4
# 4         3        4        3        3
# ..      ...      ...      ...      ...
# 95        3        1        1        2
# 96        1        4        0        0
# 97        0        3        2        1
# 98        3        3        4        2
# 99        0        3        0        3
# [100 rows x 4 columns]

如果要显示更大范围（甚至全部）的行，则需要将display.max_rows设置为要输出的行数。 如果要显示所有行，请将其设置为“None”：

pd.set_option('display.max_rows', None)

五、使用上下文管理器

更好的方法是使用option_context（），它是一个上下文管理器，可用于在with语句上下文中临时设置特定选项。

import pandas as pd 
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
  np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)), 
  columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)]
)

with pd.option_context('expand_frame_repr', False, 'display.max_rows', None): 
  print(df)

六、其他有用的显示选项

您可以调整更多显示选项，并更改Pandas DataFrames的显示方式。

display.max_colwidth：这是显示列名的最大字符数。 如果某个列名溢出，则将添加一个占位符（…）。

pd.set_option('display.max_colwidth', None)

display.precision：这是将用于浮点数的精度。 它指定小数点后的位数。

display.width：这是显示字符的总数。 如果要显示更多列，则可能有时还必须调整display.width。

您可以使用describe_option（）找到完整的显示列表：

pd.describe_option(‘display') .

给Jupyter用户的注意事项

如果您正在使用Jupyter Notebooks，而不是print（df），只需使用display（df）即可相应地调整宽度。

七、总结

在今天的文章中，我们讨论了Pandas的一些显示选项，使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器，漂亮地打印DataFrame。

熊猫带有一个设置系统，使用户可以调整和自定义显示功能。 我们仅涵盖了可用显示选项的一小部分。