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

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

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))

任何人在Jupyter Notebook上打印没有索引列的DataFrame,这对我有用:

display(table.hide_index())
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。

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