问题:如何扩展输出显示以查看pandas DataFrame的更多列?
有没有办法在交互式或脚本执行模式下扩大输出的显示?
具体来说,我describe()
在pandas上使用该功能DataFrame
。当DataFrame
5列(标签)宽时,我得到了所需的描述性统计信息。但是,如果DataFrame
具有更多列,则统计信息将被抑制,并返回如下所示的内容:
>> Index: 8 entries, count to max
>> Data columns:
>> x1 8 non-null values
>> x2 8 non-null values
>> x3 8 non-null values
>> x4 8 non-null values
>> x5 8 non-null values
>> x6 8 non-null values
>> x7 8 non-null values
无论是6列还是7列,都会给出“ 8”值。“ 8”是什么意思?
我已经尝试过将IDLE窗口拖动更大,并增加“ Configure IDLE”宽度选项,但无济于事。
我使用熊猫的目的describe()
是避免使用诸如Stata之类的第二个程序来进行基本的数据操作和调查。
回答 0
更新:熊猫0.23.4起
这不是必须的,如果设置,pandas会自动检测终端窗口的大小pd.options.display.width = 0
。(有关较旧的版本,请参阅底部。)
pandas.set_printoptions(...)
不推荐使用。而是使用pandas.set_option(optname, val)
或等效地pd.options.<opt.hierarchical.name> = val
。喜欢:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
这是帮助set_option
:
set_option(pat,value)-设置指定选项的值 可用选项: 显示。[chop_threshold,colheader_justify,column_space,date_dayfirst, date_yearfirst,编码,expand_frame_repr,float_format,高度, line_width,max_columns,max_colwidth,max_info_columns,max_info_rows, max_rows,max_seq_items,mpl_style,multi_sparse,notebook_repr_html, pprint_nest_depth,精度,宽度] 模式。[sim_interactive,use_inf_as_null] 参量 ---------- pat-str / regexp,应与单个选项匹配。 注意:为方便起见,支持部分匹配,但除非您使用 完整的选项名称(egxyzoption_name),将来您的代码可能会中断 版本,如果引入了具有相似名称的新选项。 value-期权的新价值。 退货 ------- 没有 加薪 ------ 如果没有这样的选项,则为KeyError display.chop_threshold:[默认:无] [当前:无] :浮动或无 如果设置为浮点值,则所有浮点值均小于给定阈值 将由repr和朋友显示为正好为0。 display.colheader_justify:[默认:正确] [当前:正确] : '左右' 控制列标题的对正。由DataFrameFormatter使用。 display.column_space:[默认值:12] [当前:12]无可用描述。 display.date_dayfirst:[默认:False] [当前:False] :布尔值 如果为True,则打印和解析日期的日期为第一天,例如20/01/2005 display.date_yearfirst:[默认:False] [当前:False] :布尔值 如果为True,则打印和解析日期以年份为第一,例如2005/01/20 display.encoding:[默认:UTF-8] [当前:UTF-8] :str / unicode 默认为检测到的控制台编码。 指定用于to_string返回的字符串的编码, 这些通常是要在控制台上显示的字符串。 display.expand_frame_repr:[默认:True] [当前:True] :布尔值 是否为宽数据框打印完整的数据框代表 跨多行,`max_columns`仍然受到尊重,但是输出将 如果宽度超过“ display.width”,则跨多个“页面”进行环绕。 display.float_format:[默认:无] [当前:无] :可调用 可调用对象应接受浮点数并返回 具有所需数字格式的字符串。这用 在某些地方,例如SeriesFormatter。 有关示例,请参见core.format.EngFormatter。 display.height:[默认值:60] [当前:1000] :int 不推荐使用。 (已弃用,请改用display.height。) display.line_width:[默认值:80] [当前:1000] :int 不推荐使用。 (已弃用,请改用display.width。) display.max_columns:[默认:20] [当前:500] :int 在__repr __()方法中使用max_rows和max_columns来确定是否 to_string()或info()用于将对象呈现为字符串。如果 python / IPython在终端中运行,可以将其设置为0和pandas 将正确地自动检测终端的宽度并交换为较小的宽度 格式,以防所有列都不能垂直放置。IPython笔记本, IPython qtconsole或IDLE不在终端中运行,因此它不是 可以进行正确的自动检测。 “无”值意味着无限。 display.max_colwidth:[默认:50] [当前:50] :int 列的最大宽度(以字符为单位) 大熊猫数据结构。当列溢出时,会出现一个“ ...” 占位符嵌入在输出中。 display.max_info_columns:[默认:100] [当前:100] :int 在DataFrame.info方法中使用max_info_columns来确定是否 每列信息将被打印。 display.max_info_rows:[默认:1690785] [当前:1690785] :int或无 max_info_rows是一帧将要进行的最大行数 重新进入控制台时,对其列执行null检查。 默认值为1,000,000行。因此,如果DataFrame具有更多 1,000,000行将不会对 列,因此表示将花费更少的时间 在互动会话中显示。值None表示总是 重复时执行空检查。 display.max_rows:[默认:60] [当前:500] :int 设置打印时熊猫应输出的最大行数 各种输出。例如,此值确定是否repr() 数据框完全打印出来或只是摘要表示。 “无”值意味着无限。 display.max_seq_items:[默认:无] [当前:无] :int或无 漂亮地打印长序列时,不超过`max_seq_items` 将被打印。如果省略项目,将用加法表示 “ ...”到结果字符串。 如果设置为“无”,则要打印的项目数不受限制。 display.mpl_style:[默认:无] [当前:无] :布尔 将此设置为“默认”将修改matplotlib使用的rcParams 默认情况下,为绘图提供更令人愉悦的视觉样式。 将此设置为None / False会将值恢复为其初始值。 display.multi_sparse:[默认:True] [当前:True] :布尔值 “ sparsify” MultiIndex显示(不重复显示 组内外层的元素) display.notebook_repr_html:[默认:True] [当前:True] :布尔值 如果为True,则IPython Notebook将使用html表示形式 熊猫对象(如果有)。 display.pprint_nest_depth:[默认值:3] [当前:3] :int 控制漂亮打印时要处理的嵌套层数 display.precision:[默认:7] [当前:7] :int 浮点输出精度(有效位数)。这是 只是一个建议 display.width:[默认值:80] [当前:1000] :int 显示的宽度(以字符为单位)。如果python / IPython运行在 可以将其设置为“无”的终端,熊猫会正确自动检测 宽度。 请注意,IPython笔记本,IPython qtconsole或IDLE不会在 终端,因此无法正确检测宽度。 mode.sim_interactive:[默认:False] [当前:False] :布尔值 是否为了测试目的而模拟交互模式 mode.use_inf_as_null:[默认:False] [当前:False] :布尔值 True表示将None,NaN,INF,-INF视为null(旧方法), False表示None和NaN为空,但INF,-INF不为空 (新方法)。 呼叫def:pd.set_option(self,* args,** kwds)
编辑:较旧的版本信息,其中许多已被弃用。
如@bmu 所述,pandas自动检测(默认情况下)显示区域的大小,当对象代表不适合显示时,将使用摘要视图。您提到了调整“ IDLE”窗口的大小,但没有任何效果。如果可以print df.describe().to_string()
,它是否适合于“ IDLE”窗口?
终端大小由pandas.util.terminal.get_terminal_size()
(已弃用和移除)确定,这将返回一个包含(width, height)
显示内容的元组。输出是否与您的IDLE窗口的大小匹配?可能存在问题(在emacs中运行终端之前有一个问题)。
请注意,可以绕过自动检测,pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10)
如果行数,列数不超过给定的限制,则永远不会切换到摘要视图。
“ max_colwidth”选项有助于查看每列的截断形式。
回答 1
尝试这个:
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
从文档中:
display.expand_frame_repr:布尔值
是否跨多行打印宽数据帧的完整DataFrame repr,仍会考虑max_columns,但是如果宽度超过display.width,则输出将在多个“页面”中回绕。[默认:真] [当前:真]
请参阅:http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.set_option.html
回答 2
如果要临时设置选项以显示一个大的DataFrame,则可以使用option_context:
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):
print (df)
退出with
块时,选项值将自动恢复。
回答 3
仅使用以下3行对我有用:
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', -1)
Anaconda / Python 3.6.5 /熊猫:0.23.0 / Visual Studio Code 1.26
回答 4
使用以下方法设置列的最大宽度:
pd.set_option('max_colwidth', 800)
该特定语句将每列的最大宽度设置为800px。
回答 5
您可以使用print df.describe().to_string()
它来强制显示整个表格。(您可以to_string()
对任何DataFrame像这样使用。结果describe
只是一个DataFrame本身。)
8是保存“描述”的DataFrame中的行数(因为describe
计算8个统计信息,最小值,最大值,平均值等)。
回答 6
您可以使用调整熊猫打印选项set_printoptions
。
In [3]: df.describe()
Out[3]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 8 entries, count to max
Data columns:
x1 8 non-null values
x2 8 non-null values
x3 8 non-null values
x4 8 non-null values
x5 8 non-null values
x6 8 non-null values
x7 8 non-null values
dtypes: float64(7)
In [4]: pd.set_printoptions(precision=2)
In [5]: df.describe()
Out[5]:
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
count 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0
mean 69024.5 69025.5 69026.5 69027.5 69028.5 69029.5 69030.5
std 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1
min 69000.0 69001.0 69002.0 69003.0 69004.0 69005.0 69006.0
25% 69012.2 69013.2 69014.2 69015.2 69016.2 69017.2 69018.2
50% 69024.5 69025.5 69026.5 69027.5 69028.5 69029.5 69030.5
75% 69036.8 69037.8 69038.8 69039.8 69040.8 69041.8 69042.8
max 69049.0 69050.0 69051.0 69052.0 69053.0 69054.0 69055.0
但是,这并不是在所有情况下都可行,因为熊猫会检测到您的控制台宽度,并且仅to_string
在输出适合控制台时才使用(请参阅的文档字符串set_printoptions
)。在这种情况下,你可以显式调用to_string
由作为回答BrenBarn。
更新资料
对于0.10版,更改了宽数据帧的打印方式:
In [3]: df.describe()
Out[3]:
x1 x2 x3 x4 x5 \
count 8.000000 8.000000 8.000000 8.000000 8.000000
mean 59832.361578 27356.711336 49317.281222 51214.837838 51254.839690
std 22600.723536 26867.192716 28071.737509 21012.422793 33831.515761
min 31906.695474 1648.359160 56.378115 16278.322271 43.745574
25% 45264.625201 12799.540572 41429.628749 40374.273582 29789.643875
50% 56340.214856 18666.456293 51995.661512 54894.562656 47667.684422
75% 75587.003417 31375.610322 61069.190523 67811.893435 76014.884048
max 98136.474782 84544.484627 91743.983895 75154.587156 99012.695717
x6 x7
count 8.000000 8.000000
mean 41863.000717 33950.235126
std 38709.468281 29075.745673
min 3590.990740 1833.464154
25% 15145.759625 6879.523949
50% 22139.243042 33706.029946
75% 72038.983496 51449.893980
max 98601.190488 83309.051963
进一步更改了用于设置熊猫选项的API:
In [4]: pd.set_option('display.precision', 2)
In [5]: df.describe()
Out[5]:
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
count 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0
mean 59832.4 27356.7 49317.3 51214.8 51254.8 41863.0 33950.2
std 22600.7 26867.2 28071.7 21012.4 33831.5 38709.5 29075.7
min 31906.7 1648.4 56.4 16278.3 43.7 3591.0 1833.5
25% 45264.6 12799.5 41429.6 40374.3 29789.6 15145.8 6879.5
50% 56340.2 18666.5 51995.7 54894.6 47667.7 22139.2 33706.0
75% 75587.0 31375.6 61069.2 67811.9 76014.9 72039.0 51449.9
max 98136.5 84544.5 91744.0 75154.6 99012.7 98601.2 83309.1
回答 7
您可以设置输出显示以匹配您当前的端子宽度:
pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])
回答 8
根据v0.18.0的文档,如果您在终端机(即非iPython笔记本电脑,qtconsole或IDLE)上运行,则熊猫自动检测屏幕宽度并即时调整屏幕宽度是2线它显示的列:
pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)
回答 9
似乎以上所有答案都可以解决问题。还有一点:pd.set_option('option_name')
您可以使用(自动完成功能)代替
pd.options.display.width = None
请参阅熊猫文档:选项和设置:
选项具有完整的“点分样式”,不区分大小写的名称(例如
display.max_rows
)。您可以直接将选项作为顶级属性的属性来获取/设置options
:In [1]: import pandas as pd In [2]: pd.options.display.max_rows Out[2]: 15 In [3]: pd.options.display.max_rows = 999 In [4]: pd.options.display.max_rows Out[4]: 999
[…]
对于max_...
参数:
max_rows
和max_columns
在使用__repr__()
的方法,以决定是否to_string()
或info()
用于呈现的对象为字符串。如果python / IPython在终端中运行,则可以将其设置为0,并且pandas将正确地自动检测终端的宽度,并交换为较小的格式,以防所有列都不能垂直放置。IPython笔记本,IPython qtconsole或IDLE不在终端中运行,因此无法进行正确的自动检测。“None
”的值意味着无限。[重点不是原文]
对于width
参数:
显示的宽度(以字符为单位)。如果python / IPython在终端中运行,则可以将其设置为,
None
而pandas将正确地自动检测宽度。请注意,IPython笔记本,IPython qtconsole或IDLE不在终端中运行,因此无法正确检测宽度。
回答 10
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.width', 1000)
SentenceA = "William likes Piano and Piano likes William"
SentenceB = "Sara likes Guitar"
SentenceC = "Mamoosh likes Piano"
SentenceD = "William is a CS Student"
SentenceE = "Sara is kind"
SentenceF = "Mamoosh is kind"
bowA = SentenceA.split(" ")
bowB = SentenceB.split(" ")
bowC = SentenceC.split(" ")
bowD = SentenceD.split(" ")
bowE = SentenceE.split(" ")
bowF = SentenceF.split(" ")
# Creating a set consisted of all words
wordSet = set(bowA).union(set(bowB)).union(set(bowC)).union(set(bowD)).union(set(bowE)).union(set(bowF))
print("Set of all words is: ", wordSet)
# Initiating dictionary with 0 value for all BOWs
wordDictA = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictB = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictC = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictD = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictE = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictF = dict.fromkeys(wordSet, 0)
for word in bowA:
wordDictA[word] += 1
for word in bowB:
wordDictB[word] += 1
for word in bowC:
wordDictC[word] += 1
for word in bowD:
wordDictD[word] += 1
for word in bowE:
wordDictE[word] += 1
for word in bowF:
wordDictF[word] += 1
# Printing Term frequency
print("SentenceA TF: ", wordDictA)
print("SentenceB TF: ", wordDictB)
print("SentenceC TF: ", wordDictC)
print("SentenceD TF: ", wordDictD)
print("SentenceE TF: ", wordDictE)
print("SentenceF TF: ", wordDictF)
print(pd.DataFrame([wordDictA, wordDictB, wordDictB, wordDictC, wordDictD, wordDictE, wordDictF]))
输出:
CS Guitar Mamoosh Piano Sara Student William a and is kind likes
0 0 0 0 2 0 0 2 0 1 0 0 2
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
2 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
3 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
4 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0
5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0
6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0
回答 11
当数据规模很大时,我使用了这些设置。
# environment settings:
pd.set_option('display.max_column',None)
pd.set_option('display.max_rows',None)
pd.set_option('display.max_seq_items',None)
pd.set_option('display.max_colwidth', 500)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)
您可以在这里参考文档
回答 12
下一行足以显示数据框中的所有列。
pd.set_option('display.max_columns', None)
回答 13
如果您不想弄乱显示选项,而只想查看此特定的列列表,而无需扩展您查看的每个数据框,则可以尝试:
df.columns.values
回答 14
您还可以尝试循环:
for col in df.columns:
print(col)
回答 15
您只需执行以下步骤,
您可以如下更改熊猫max_columns功能的选项
import pandas as pd pd.options.display.max_columns = 10
(这将显示10列,您可以根据需要进行更改)
这样,您可以更改行数,如下所示(如果您还需要更改最大行数)
pd.options.display.max_rows = 999
(这允许一次打印999行)
请参考文档以更改熊猫的不同选项/设置