from IPython.display import display
display(df)  # OR
print df.to_html()

你需要使用IPython的显示模块中的HTML()或display()函数:

from IPython.display import display, HTML

# Assuming that dataframes df1 and df2 are already defined:
print "Dataframe 1:"
display(df1)
print "Dataframe 2:"
display(HTML(df2.to_html()))

注意，如果只打印ddf .to_html()，就会得到原始的、未渲染的HTML。

你也可以从IPython.core.display中导入，效果相同

这个答案是基于这篇博客文章的第二个技巧:28个Jupyter笔记本技巧、技巧和快捷方式

您可以将以下代码添加到笔记本的顶部

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

这告诉Jupyter在它自己的行上打印任何变量或语句的结果。这样你就可以执行一个只包含

df1
df2

它将“为两个数据集打印出漂亮的表格”。

看起来你可以在显示中使用逗号来显示两个dfs。 我在github上的一些笔记本上注意到了这一点。这段代码来自杰克·范德普拉斯的笔记本。

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """<div style="float: left; padding: 10px;">
    <p style='font-family:"Courier New", Courier, monospace'>{0}</p>{1}
    </div>"""
    def __init__(self, *args):
        self.args = args

    def _repr_html_(self):
        return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
                     for a in self.args)

    def __repr__(self):
        return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
                       for a in self.args)

显示屏(df”、“df2”)

我不喜欢摆弄HTML，而是尽可能多地使用本地基础设施。你可以使用输出小部件与Hbox或VBox:

import ipywidgets as widgets
from IPython import display
import pandas as pd
import numpy as np

# sample data
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3))

# create output widgets
widget1 = widgets.Output()
widget2 = widgets.Output()

# render in output widgets
with widget1:
    display.display(df1)
with widget2:
    display.display(df2)

# create HBox
hbox = widgets.HBox([widget1, widget2])

# render hbox
hbox

这个输出:

显示列表中包含的数据帧。

dfs = [df1, df2]
display(*dfs)

为了在Jupyter Notebook中显示DataFrame，只需输入:

   display(Name_of_the_DataFrame)

例如:

  display(df)

您可以使用markdown来创建一个表。如果表格包还不可用，系统会要求您首先安装它。

from IPython.display import display, Markdown

display(Markdown(df.to_markdown()))

从我的另一个答案来看，

如果你想使用选项，你可以使用上下文管理器组合显示:

from IPython.display import display

with pd.option_context('precision', 3):
    display(df1)
    display(df2)