是否有一种方法可以在交互或脚本执行模式下扩大输出的显示?

具体来说,我在Pandas DataFrame上使用了describe()函数。当DataFrame是五列(标签)宽时,我得到了我想要的描述性统计数据。然而,如果DataFrame有更多的列,统计数据将被抑制,并返回如下内容:

>> 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

无论有6列还是7列,都给出“8”值。“8”指什么?

我已经尝试过将IDLE窗口拖大,以及增加“配置IDLE”宽度选项,但无济于事。


当前回答

你也可以在循环中尝试:

for col in df.columns: 
    print(col) 

其他回答

下面的代码将在打印NumPy数组时增加宽度。

它在Jupyter Notebook上给出了很好的结果。

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=160)

下面的行足以显示一个数据框架中的所有列。

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

这不是严格意义上的答案,但是让我们记住我们可以df.describe().transpose()或者df.head(n).transpose(),或者df.tail(n).transpose()。

我还发现,当标题是结构化的时,将它们作为列来阅读更容易:

header1_xxx,

header2_xxx,

header3_xxx,

我认为终端和应用程序处理垂直滚动更自然,如果这是必要的转置后。

标头通常比它们的值大,将它们全部放在一列(索引)中可以最大限度地减少它们对总表宽度的影响。

最后,其他的df描述也可以合并,这里有一个可能的想法:

def df_overview(df: pd.DataFrame, max_colwidth=25, head=3, tail=3):
    return(
        df.describe([0.5]).transpose()
        .merge(df.dtypes.rename('dtypes'), left_index=True, right_index=True)
        .merge(df.head(head).transpose(), left_index=True, right_index=True)
        .merge(df.tail(tail).transpose(), left_index=True, right_index=True)
        .to_string(max_colwidth=max_colwidth, float_format=lambda x: "{:.4G}".format(x))
    )

您可以使用print df.describe().to_string()强制它显示整个表。你可以像这样对任何数据帧使用to_string()。description的结果只是一个DataFrame本身。)

8是DataFrame中包含“description”的行数(因为describe计算8个统计值,最小值,最大值,平均值等)。

如果你不想打乱你的显示选项,你只是想看到这个特定的列列表,而不是展开你查看的每个数据框架,你可以尝试:

df.columns.values