博客

如何拓宽输出显示，在Pandas数据框架中看到更多的列

  • Post category:Python

当Pandas数据框中有很多列时，可能无法在输出结果中显示所有列。要在Pandas数据框中查看更多的列，可以拓宽输出显示。 下面提供两种方法：

方法一：使用Pandas set_option()方法

Pandas提供了一个set_option()方法，用于设置Pandas的显示选项，包括列和行的数量、列宽等。这个方法可以使用set_option()命令设置列的最大宽度。使用该方法时，我们可以将max_colwidth选项设置为None来禁用列的最大宽度限制，或将其设置为1以使每个列都在单个行中。

下面是一些示例代码：

显示所有列，禁用列的最大宽度限制

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的数据框
data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6], 'D':[7, 8], 'E':[9, 10], 'F':[11, 12], 'G':[13, 14], 'H':[15, 16], 'I':[17, 18], 'J':[19, 20], 'K':[21, 22]}
df = pd.DataFrame(data=data)

# 设置max_colwidth选项为None，表示禁用列的最大宽度限制
pd.set_option('display.max_colwidth', None)

print(df)

输出：

   A  B  C  D   E   F   G   H   I   J   K
0  1  3  5  7   9  11  13  15  17  19  21
1  2  4  6  8  10  12  14  16  18  20  22

每个列都在单个行中

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的数据框
data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6], 'D':[7, 8], 'E':[9, 10], 'F':[11, 12], 'G':[13, 14], 'H':[15, 16], 'I':[17, 18], 'J':[19, 20], 'K':[21, 22]}
df = pd.DataFrame(data=data)

# 将max_colwidth选项设置为1，表示每个列都在单个行中
pd.set_option('display.max_colwidth', 1)

print(df)

输出：

    A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K
0   1  3  5  7  9  11 13 15 17 19 21
1   2  4  6  8  10 12 14 16 18 20 22

方法二：使用Pandas styler

Pandas styler类提供了一些简单易用的函数来格式化数据框的输出，包括设置每列的宽度。使用styler时，我们可以将set_properties()方法应用到列，并将width选项设置为我们希望每列的宽度，这可以帮助我们放置每列的数据在同一行上，从而提供更好的可读性。

下面是一些示例代码：

设置每列宽度为10个字符

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的数据框
data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6], 'D':[7, 8], 'E':[9, 10], 'F':[11, 12], 'G':[13, 14], 'H':[15, 16], 'I':[17, 18], 'J':[19, 20], 'K':[21, 22]}
df = pd.DataFrame(data=data)

# 设置每列宽度为10个字符
styler = df.style.set_properties(**{'width': '10em'})

print(styler)

输出：

<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x7f8006f44c88>

注意，由于样式是在HTML中呈现的，所以Jupyter Notebook它将返回HTML输出，它将通过调用styler.render()或display()函数来显示。

将特定的列设置为超级宽度

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的数据框
data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6], 'D':[7, 8], 'E':[9, 10], 'F':[11, 12], 'G':[13, 14], 'H':[15, 16], 'I':[17, 18], 'J':[19, 20], 'K':[21, 22]}
df = pd.DataFrame(data=data)

# 将特定的列设置为超级宽度
styler = df.style.set_properties(subset=['B', 'F'], **{'width': '100em'})

print(styler)

输出：

<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x7f8006f235c0>

在这个示例中，我们将B列和F列的宽度设置为100em，使得这两列成为DataFrame中宽度最大的列。

总之，Pandas提供了多种方法来拓宽输出显示并查看更多列，可以根据具体情况选择最合适的方法。

Tags: