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)

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

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:

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

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)

为了在Jupyter Notebook中显示DataFrame，只需输入:

   display(Name_of_the_DataFrame)

例如:

  display(df)