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

试试这个:

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)

从文档中可以看到:

显示。Expand_frame_repr:布尔值 是否跨多行打印宽DataFrame的完整DataFrame repr, max_columns仍然被尊重,但如果它的宽度超过display.width,输出将跨多个“页”环绕。[默认值:True][当前:True]

看到:pandas.set_option。

其他回答

似乎前面所有的答案都能解决这个问题。还有一点:你可以使用(auto-complete-able)而不是pd.set_option('option_name'):

pd.options.display.width = None

参见Pandas文档:选项和设置:

选项有一个完整的“虚线风格”,不区分大小写的名称(例如。 display.max_rows)。的属性可以直接获取/设置选项 顶级选项属性: 在[1]中:导入熊猫为pd 在[2]:pd.options.display.max_rows中 [2]: 15 在[3]:pd.options.display中。Max_rows = 999 在[4]:pd.options.display.max_rows中 出[4]:999

[…]

对于max_…参数:

max_rows and max_columns are used in __repr__() methods to decide if to_string() or info() is used to render an object to a string. In case Python/IPython is running in a terminal this can be set to 0 and pandas will correctly auto-detect the width the terminal and swap to a smaller format in case all columns would not fit vertically. The IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to do correct auto-detection. ‘None’ value means unlimited. [emphasis not in original]

对于width参数:

以字符为单位的显示宽度。如果Python/IPython在终端中运行,可以将其设置为None, pandas将正确地自动检测宽度。请注意,IPython notebook、IPython qtconsole或IDLE不在终端中运行,因此不可能正确地检测宽度。

试试这个:

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)

从文档中可以看到:

显示。Expand_frame_repr:布尔值 是否跨多行打印宽DataFrame的完整DataFrame repr, max_columns仍然被尊重,但如果它的宽度超过display.width,输出将跨多个“页”环绕。[默认值:True][当前:True]

看到:pandas.set_option。

你可以简单地执行以下步骤,

您可以更改Pandas max_columns特性的选项,如下所示: 进口熊猫作为pd pd.options.display。Max_columns = 10 (这允许显示10个列,您可以根据需要更改。) 像这样,你可以改变行数,你需要显示如下(如果你需要改变最大行数): pd.options.display。Max_rows = 999 (这允许一次打印999行。)

如需更改Pandas的不同选项/设置,请参考文档。

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)

这些答案对我都没用。其中一些确实会打印所有列,但看起来会很草率。所有的信息都在那里,但格式不正确。我正在使用Neovim内部的终端,所以我怀疑这是原因。

这个迷你函数确实是我需要的,只是改变df_data在两个地方,它是为你的dataframe名称(col_range被设置为熊猫自然显示,对我来说是5,但它可以更大或更小为你)。

import math
col_range = 5
for _ in range(int(math.ceil(len(df_data.columns)/col_range))):
    idx1 = _*col_range
    idx2 = idx1+col_range
    print(df_data.iloc[:, idx1:idx2].describe())