我想打印整个数据框架，但我不想打印索引
另外，其中一列是datetime类型，我只想打印时间，而不是日期。
数据框架看起来像这样:
User ID Enter Time Activity Number
0 123 2014-07-08 00:09:00 1411
1 123 2014-07-08 00:18:00 893
2 123 2014-07-08 00:49:00 1041
我要按原样打印
User ID Enter Time Activity Number
123 00:09:00 1411
123 00:18:00 893
123 00:49:00 1041
当前回答
保持“漂亮的印刷”的使用
from IPython.display import HTML
HTML(df.to_html(index=False))
其他回答
如果你只是想打印一个字符串/json，可以用:
打印（df.to_string（索引=假））
Buf如果你想序列化数据，甚至发送到MongoDB，最好这样做:
Document = df.to_dict(orient='list')
到目前为止，有6种方法来定位数据，在panda文档中检查更多更适合你的方法。
print(df.to_string(index=False))
类似于上面使用df.to_string(index=False)的许多答案，我经常发现有必要提取单个列的值，在这种情况下，您可以使用下面的.to_string指定单个列:
data = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10),
'col2': np.random.randint(50, 100, 10),
'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})
print(data.to_string(columns=['col1'], index=False)
print(data.to_string(columns=['col1', 'col2'], index=False))
它提供了一个容易复制(和索引自由)输出使用粘贴到其他地方(Excel)。样例输出:
col1 col2
49 62
97 97
87 94
85 61
18 55
保持“漂亮的印刷”的使用
from IPython.display import HTML
HTML(df.to_html(index=False))
print(df.to_csv(sep='\t', index=False))
或者是:
print(df.to_csv(columns=['A', 'B', 'C'], sep='\t', index=False))
