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

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)

其他回答

pd.options.display.max_columns = 100

您可以在max_columns中根据需要指定列数。

根据v0.18.0的文档,如果你在终端上运行(即,不是IPython notebook, qtconsole或IDLE),让Pandas自动检测你的屏幕宽度并根据它显示的列数进行调整是一个双行程序:

pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)

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)。

您可以使用这个自定义函数为Pandas数据框架显示内容。

def display_all(df):     # For any Dataframe df
   with pd.option_context('display.max_rows',1000): # Change number of rows accordingly
      with pd.option_context('display.max_columns',1000): # Change number of columns accordingly
          display(df)

display_all(df.head()) #传递这个函数到你的数据帧和voilà!

你不需要用pd。Set_option用于整个笔记本,只用于单个单元格。

当数据规模很大时,我使用这些设置。

# 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。