我有一个问题,查看以下数据框架:
n = 100
foo = DataFrame(index=range(n))
foo['floats'] = np.random.randn(n)
foo
问题是它不会在ipython notebook中按默认值打印所有行,但我必须切片才能查看结果行。即使下面的选项也不会改变输出:
pd.set_option('display.max_rows', 500)
有人知道如何显示整个数组吗?
我有一个问题,查看以下数据框架:
n = 100
foo = DataFrame(index=range(n))
foo['floats'] = np.random.randn(n)
foo
问题是它不会在ipython notebook中按默认值打印所有行,但我必须切片才能查看结果行。即使下面的选项也不会改变输出:
pd.set_option('display.max_rows', 500)
有人知道如何显示整个数组吗?
当前回答
pd.options.display。max_rows =无
这将显示所有的行
其他回答
pd.set_option('display.max_rows', 500)
df
在木星行不通! 而不是使用:
pd.set_option('display.max_rows', 500)
df.head(500)
在这篇评论和回答中已经指出了这一点,但我将尝试对这个问题给出更直接的回答:
from IPython.display import display
import numpy as np
import pandas as pd
n = 100
foo = pd.DataFrame(index=range(n))
foo['floats'] = np.random.randn(n)
with pd.option_context("display.max_rows", foo.shape[0]):
display(foo)
熊猫。Option_context自pandas 0.13.1 (pandas 0.13.1发行说明)以来可用。 根据这个,
[it]允许[s]你用一组选项来执行一个代码块,当你退出with块时,这些选项会恢复到之前的设置。
我将使用上下文管理器来设置这些选项,以便我可以控制哪些df应该受到影响。
with pd.option_context('display.min_rows', 50, 'max_columns', None):
display(df)
同样,代替显示。Max_rows使用显示。min_rows代替。这应该在不设置display.max_rows的情况下工作。
在这个类似问题的答案中,没有必要侵入设置。这样写要简单得多:
print(foo.to_string())
pd.options.display。max_rows =无
这将显示所有的行