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
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
其他回答
print(df.to_csv(sep='\t', index=False))
或者是:
print(df.to_csv(columns=['A', 'B', 'C'], sep='\t', index=False))
print(df.to_string(index=False))
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。
要回答“如何在没有索引的情况下打印数据帧”的问题，你可以将索引设置为一个空字符串数组(数据帧中的每行一个)，如下所示:
blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex
如果我们使用你帖子中的数据:
row1 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
row2 = (123, '2014-07-08 00:49:00', 1041)
row3 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
data = [row1, row2, row3]
#set up dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=('User ID', 'Enter Time', 'Activity Number'))
print(df)
它通常会打印为:
User ID Enter Time Activity Number
0 123 2014-07-08 00:09:00 1411
1 123 2014-07-08 00:49:00 1041
2 123 2014-07-08 00:09:00 1411
通过创建一个数组，其中的空字符串与数据帧中的行数一样多:
blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex
print(df)
它将从输出中删除索引:
User ID Enter Time Activity Number
123 2014-07-08 00:09:00 1411
123 2014-07-08 00:49:00 1041
123 2014-07-08 00:09:00 1411
在Jupyter笔记本中会按照以下截图渲染: 没有索引列的Juptyer笔记本数据框架
如果你想漂亮地打印数据帧，那么你可以使用表格包。
import pandas as pd
import numpy as np
from tabulate import tabulate
def pprint_df(dframe):
print tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False)
df = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10),
'col2': np.random.randint(50, 100, 10),
'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})
pprint_df(df)
具体来说，showindex=False，顾名思义，允许不显示索引。输出如下所示:
+--------+--------+--------+
| col1 | col2 | col3 |
|--------+--------+--------|
| 15 | 76 | 5175 |
| 30 | 97 | 3331 |
| 34 | 56 | 3513 |
| 50 | 65 | 203 |
| 84 | 75 | 7559 |
| 41 | 82 | 939 |
| 78 | 59 | 4971 |
| 98 | 99 | 167 |
| 81 | 99 | 6527 |
| 17 | 94 | 4267 |
+--------+--------+--------+
