如何在不丢失格式的情况下在终端中打印df?

可以说我有一个像这样的df:

In: df
Out:

    TFs No Esenciales  Genes regulados  Genes Regulados Positivamente  Genes Regulados Negativamente  No Tentativo de genes a silenciar  No Real de genes a silenciar  No Tentativo de genes a inducir
146              YdeO               20                             18                              2                              2                               2                               0

但是当我使用print将其显示在 shell 中时,它失去了格式
In: print (df)
Out:
        TFs No Esenciales  Genes regulados  Genes Regulados Positivamente  \
146              YdeO               20                             18

     Genes Regulados Negativamente  No Tentativo de genes a silenciar  \
146                              2                                 2

     No Real de genes a silenciar  No Tentativo de genes a inducir  \
146                            2                               0

     No Real de genes a inducir  Balance de genes  Balance real de genes
146                          0                 2                      2

如何使用打印,但保持格式?

我想要的输出是:
In: print (df)
    Out:

    TFs No Esenciales  Genes regulados  Genes Regulados Positivamente  Genes Regulados Negativamente  No Tentativo de genes a silenciar  No Real de genes a silenciar  No Tentativo de genes a inducir
146              YdeO               20                             18                              2                              2                               2                               0

最佳答案

DOCUMENTATION

该控件上有两件事情,您可能会看到格式设置。

  • 控制显示器可以处理的字符宽度。
  • 这是通过pandas选项display.width处理的,可以通过print pd.get_option('display.width')查看。默认值为80
  • 第二个控件是数据框中要显示的列数。
  • 这是通过pandas选项display.max_columns处理的,可以通过print pd.get_option('display.max_columns')查看。默认值为20
  • display.width
    让我们探索一下如何处理示例数据框
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame([range(40)], columns=['ABCDE%d' % i for i in range(40)])
    
    print df # this is with default 'display.width' of 80
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  ABCDE8  \
    0       0       1       2       3       4       5       6       7       8
    
       ABCDE9   ...     ABCDE30  ABCDE31  ABCDE32  ABCDE33  ABCDE34  ABCDE35  \
    0       9   ...          30       31       32       33       34       35
    
       ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  ABCDE39
    0       36       37       38       39
    
    [1 rows x 40 columns]
    
    pd.set_option('display.width', 40)
    print df
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  \
    0       0       1       2       3
    
       ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  \
    0       4       5       6       7
    
       ABCDE8  ABCDE9   ...     ABCDE30  \
    0       8       9   ...          30
    
       ABCDE31  ABCDE32  ABCDE33  ABCDE34  \
    0       31       32       33       34
    
       ABCDE35  ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  \
    0       35       36       37       38
    
       ABCDE39
    0       39
    
    [1 rows x 40 columns]
    
    pd.set_option('display.width', 120)
    这应该滚动到右边。
    print df
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  ABCDE8  ABCDE9   ...     ABCDE30  ABCDE31  ABCDE32  \
    0       0       1       2       3       4       5       6       7       8       9   ...          30       31       32
    
       ABCDE33  ABCDE34  ABCDE35  ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  ABCDE39
    0       33       34       35       36       37       38       39
    
    [1 rows x 40 columns]
    
    display.max_columns
    让我们用'display.width'pd.set_option('display.width,80)回到80

    现在让我们探索'display.max_columns'的不同值
    print df # default 20
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  ABCDE8  \
    0       0       1       2       3       4       5       6       7       8
    
       ABCDE9   ...     ABCDE30  ABCDE31  ABCDE32  ABCDE33  ABCDE34  ABCDE35  \
    0       9   ...          30       31       32       33       34       35
    
       ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  ABCDE39
    0       36       37       38       39
    
    [1 rows x 40 columns]
    

    注意中间的椭圆。在此数据框中有40列,要达到20个最大列的显示计数, Pandas 将前10列0:9和后10列30:39放在中间。
    pd.set_option('display.max_columns', 30)
    print df
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  ABCDE8  \
    0       0       1       2       3       4       5       6       7       8
    
       ABCDE9  ABCDE10  ABCDE11  ABCDE12  ABCDE13  ABCDE14   ...     ABCDE25  \
    0       9       10       11       12       13       14   ...          25
    
       ABCDE26  ABCDE27  ABCDE28  ABCDE29  ABCDE30  ABCDE31  ABCDE32  ABCDE33  \
    0       26       27       28       29       30       31       32       33
    
       ABCDE34  ABCDE35  ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  ABCDE39
    0       34       35       36       37       38       39
    
    [1 rows x 40 columns]
    

    注意字符的宽度保持不变,但是我有更多的列。 Pandas 采用了前15列0:14和后15列26:39

    要显示所有列,您需要将此选项设置为至少与要显示的列数一样大。
    pd.set_option('display.max_columns', 40)
    print df
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  ABCDE8  \
    0       0       1       2       3       4       5       6       7       8
    
       ABCDE9  ABCDE10  ABCDE11  ABCDE12  ABCDE13  ABCDE14  ABCDE15  ABCDE16  \
    0       9       10       11       12       13       14       15       16
    
       ABCDE17  ABCDE18  ABCDE19  ABCDE20  ABCDE21  ABCDE22  ABCDE23  ABCDE24  \
    0       17       18       19       20       21       22       23       24
    
       ABCDE25  ABCDE26  ABCDE27  ABCDE28  ABCDE29  ABCDE30  ABCDE31  ABCDE32  \
    0       25       26       27       28       29       30       31       32
    
       ABCDE33  ABCDE34  ABCDE35  ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  ABCDE39
    0       33       34       35       36       37       38       39
    

    没有省略号,将显示所有列。

    将两个选项结合在一起

    在这一点上非常简单。 pd.set_option('display.width', 1000)使用1000允许更长的时间。 pd.set_option('display.max_columns', 1000)还允许宽数据帧。
    print df
    
       ABCDE0  ABCDE1  ABCDE2  ABCDE3  ABCDE4  ABCDE5  ABCDE6  ABCDE7  ABCDE8  ABCDE9  ABCDE10  ABCDE11  ABCDE12  ABCDE13  ABCDE14  ABCDE15  ABCDE16  ABCDE17  ABCDE18  ABCDE19  ABCDE20  ABCDE21  ABCDE22  ABCDE23  ABCDE24  ABCDE25  ABCDE26  ABCDE27  ABCDE28  ABCDE29  ABCDE30  ABCDE31  ABCDE32  ABCDE33  ABCDE34  ABCDE35  ABCDE36  ABCDE37  ABCDE38  ABCDE39
    0       0       1       2       3       4       5       6       7       8       9       10       11       12       13       14       15       16       17       18       19       20       21       22       23       24       25       26       27       28       29       30       31       32       33       34       35       36       37       38       39
    

    使用数据
    print df
    
       TFs    No  Esenciales  Genes  regulados  Genes.1  Regulados  Positivamente  Genes.2  Regulados.1  Negativamente  No.1  Tentativo  de  genes   a  silenciar  No.2  Real  de.1  genes.1  a.1  silenciar.1  No.3  Tentativo.1  de.2  genes.2  a.2  inducir
    0  146  YdeO          20     18          2        2          2              0      NaN          NaN            NaN   NaN        NaN NaN    NaN NaN        NaN   NaN   NaN   NaN      NaN  NaN          NaN   NaN          NaN   NaN      NaN  NaN      NaN
    

    大穴

    运行此命令时,可能看不到您在此处所做的滚动魔术。这是因为您的终端可能不会向右滚动。下面是来自jupyter-notebook的屏幕截图。它看起来不正确,因为文本已被换行。但是,在字符串中没有换行,这是因为当我将其复制并粘贴到堆栈溢出时,它会正确显示。

    python - 如何在不丢失格式的情况下在终端中打印df?-LMLPHP

    关于python - 如何在不丢失格式的情况下在终端中打印df?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/38487945/

    10-16 15:55