it-swarm.com.de

Wie kann ich die Ausgabeanzeige erweitern, um mehr Spalten anzuzeigen?

Gibt es eine Möglichkeit, die Anzeige der Ausgabe entweder im interaktiven Modus oder im Skriptausführungsmodus zu erweitern?

Insbesondere verwende ich die Funktion "compare ()" für eine Pandas dataframe. Wenn dataframe 5 Spalten (Labels) breit ist, erhalte ich die beschreibenden Statistiken, die ich möchte. Wenn die dataframe jedoch weitere Spalten enthält, werden die Statistiken unterdrückt und es wird etwa Folgendes ausgegeben:

>> Index: 8 entries, count to max  
>> Data columns:  
>> x1          8  non-null values  
>> x2          8  non-null values  
>> x3          8  non-null values  
>> x4          8  non-null values  
>> x5          8  non-null values  
>> x6          8  non-null values  
>> x7          8  non-null values  

Der Wert "8" wird angegeben, ob 6 oder 7 Spalten vorhanden sind. Worauf bezieht sich die "8"?

Ich habe bereits versucht, das IDLE-Fenster größer zu ziehen und die Breitenoptionen "IDLE konfigurieren" zu vergrößern, ohne Erfolg.

Bei der Verwendung von Pandas und description () möchte ich vermeiden, dass ein zweites Programm wieSTATAverwendet wird, um grundlegende Datenmanipulationen und -untersuchungen durchzuführen.

Python/IDLE 2.7.3
Pandas 0.8.1
Notepad ++ 6.1.4 (UNICODE)
Windows Vista SP2 

349
beets

As @bmu mentioned, pandas auto detects (by default) the size of the display area, a summary view will be used when an object repr does not fit on the display. You mentioned resizing the IDLE window, to no effect. If you do print df.describe().to_string() does it fit on the IDLE window?

The terminal size is determined by pandas.util.terminal.get_terminal_size(), this returns a tuple containing the (width, height) of the display. Does the output match the size of your IDLE window? There might be an issue (there was one before when running a terminal in emacs).

Note that it is possible to bypass the autodetect, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) will never switch to summary view if number of rows, columns does not exceed the given limits.


Update: Pandas 0.23.4 onwards

pandas.set_printoptions(...) is deprecated. Instead, use pandas.set_option. Like:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)

Here is the help for set_option:

set_option(pat,value) - Sets the value of the specified option

Available options:
display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst,
         date_yearfirst, encoding, expand_frame_repr, float_format, height,
         line_width, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows,
         max_rows, max_seq_items, mpl_style, multi_sparse, notebook_repr_html,
         pprint_nest_depth, precision, width]
mode.[sim_interactive, use_inf_as_null]

Parameters
----------
pat - str/regexp which should match a single option.

Note: partial matches are supported for convenience, but unless you use the
full option name (e.g. x.y.z.option_name), your code may break in future
versions if new options with similar names are introduced.

value - new value of option.

Returns
-------
None

Raises
------
KeyError if no such option exists

display.chop_threshold: [default: None] [currently: None]
: float or None
        if set to a float value, all float values smaller then the given threshold
        will be displayed as exactly 0 by repr and friends.
display.colheader_justify: [default: right] [currently: right]
: 'left'/'right'
        Controls the justification of column headers. used by DataFrameFormatter.
display.column_space: [default: 12] [currently: 12]No description available.

display.date_dayfirst: [default: False] [currently: False]
: boolean
        When True, prints and parses dates with the day first, eg 20/01/2005
display.date_yearfirst: [default: False] [currently: False]
: boolean
        When True, prints and parses dates with the year first, eg 2005/01/20
display.encoding: [default: UTF-8] [currently: UTF-8]
: str/unicode
        Defaults to the detected encoding of the console.
        Specifies the encoding to be used for strings returned by to_string,
        these are generally strings meant to be displayed on the console.
display.expand_frame_repr: [default: True] [currently: True]
: boolean
        Whether to print out the full DataFrame repr for wide DataFrames
        across multiple lines, `max_columns` is still respected, but the output will
        wrap-around across multiple "pages" if it's width exceeds `display.width`.
display.float_format: [default: None] [currently: None]
: callable
        The callable should accept a floating point number and return
        a string with the desired format of the number. This is used
        in some places like SeriesFormatter.
        See core.format.EngFormatter for an example.
display.height: [default: 60] [currently: 1000]
: int
        Deprecated.
        (Deprecated, use `display.height` instead.)

display.line_width: [default: 80] [currently: 1000]
: int
        Deprecated.
        (Deprecated, use `display.width` instead.)

display.max_columns: [default: 20] [currently: 500]
: int
        max_rows and max_columns are used in __repr__() methods to decide if
        to_string() or info() is used to render an object to a string.  In case
        python/IPython is running in a terminal this can be set to 0 and pandas
        will correctly auto-detect the width the terminal and swap to a smaller
        format in case all columns would not fit vertically. The IPython notebook,
        IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not
        possible to do correct auto-detection.
        'None' value means unlimited.
display.max_colwidth: [default: 50] [currently: 50]
: int
        The maximum width in characters of a column in the repr of
        a pandas data structure. When the column overflows, a "..."
        placeholder is embedded in the output.
display.max_info_columns: [default: 100] [currently: 100]
: int
        max_info_columns is used in DataFrame.info method to decide if
        per column information will be printed.
display.max_info_rows: [default: 1690785] [currently: 1690785]
: int or None
        max_info_rows is the maximum number of rows for which a frame will
        perform a null check on its columns when repr'ing To a console.
        The default is 1,000,000 rows. So, if a DataFrame has more
        1,000,000 rows there will be no null check performed on the
        columns and thus the representation will take much less time to
        display in an interactive session. A value of None means always
        perform a null check when repr'ing.
display.max_rows: [default: 60] [currently: 500]
: int
        This sets the maximum number of rows pandas should output when printing
        out various output. For example, this value determines whether the repr()
        for a dataframe prints out fully or just a summary repr.
        'None' value means unlimited.
display.max_seq_items: [default: None] [currently: None]
: int or None

        when pretty-printing a long sequence, no more then `max_seq_items`
        will be printed. If items are ommitted, they will be denoted by the addition
        of "..." to the resulting string.

        If set to None, the number of items to be printed is unlimited.
display.mpl_style: [default: None] [currently: None]
: bool

        Setting this to 'default' will modify the rcParams used by matplotlib
        to give plots a more pleasing visual style by default.
        Setting this to None/False restores the values to their initial value.
display.multi_sparse: [default: True] [currently: True]
: boolean
        "sparsify" MultiIndex display (don't display repeated
        elements in outer levels within groups)
display.notebook_repr_html: [default: True] [currently: True]
: boolean
        When True, IPython notebook will use html representation for
        pandas objects (if it is available).
display.pprint_nest_depth: [default: 3] [currently: 3]
: int
        Controls the number of nested levels to process when pretty-printing
display.precision: [default: 7] [currently: 7]
: int
        Floating point output precision (number of significant digits). This is
        only a suggestion
display.width: [default: 80] [currently: 1000]
: int
        Width of the display in characters. In case python/IPython is running in
        a terminal this can be set to None and pandas will correctly auto-detect the
        width.
        Note that the IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a
        terminal and hence it is not possible to correctly detect the width.
mode.sim_interactive: [default: False] [currently: False]
: boolean
        Whether to simulate interactive mode for purposes of testing
mode.use_inf_as_null: [default: False] [currently: False]
: boolean
        True means treat None, NaN, INF, -INF as null (old way),
        False means None and NaN are null, but INF, -INF are not null
        (new way).
Call def:   pd.set_option(self, *args, **kwds)
479

Versuche dies:

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)

Aus der Dokumentation:

display.expand_frame_repr: boolean

Wenn Sie die vollständige DataFrame-Repräsentation für breite DataFrames über mehrere Zeilen hinweg ausdrucken möchten, wird max_columns weiterhin beachtet. Die Ausgabe wird jedoch über mehrere Seiten verteilt, wenn die Breite die Breite der Anzeige überschreitet. [default: True] [derzeit: True]

Siehe: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.set_option.html

140
Robert Rose

Wenn Sie vorübergehend Optionen festlegen möchten, um einen großen DataFrame anzuzeigen, können Sie option_context verwenden:

with pd.option_context('display.max_rows', -1, 'display.max_columns', 5):
    print df

Optionswerte werden automatisch wiederhergestellt, wenn Sie den with-Block verlassen. 

63
jezrael

Maximale Breite der Spalte einstellen mit:

pd.set_option('max_colwidth', 800)

Diese bestimmte Anweisung legt die maximale Breite auf 800 Pixel pro Spalte fest.

35
pX0r

Nur mit diesen 3 Zeilen funktionierte für mich:

pd.set_option('display.max_columns', None)  
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', -1)

Anaconda/Python 3.6.5/Pandas: 0.23.0/Visual Studio Code 1.26

33
arispen

Sie können die Pandas-Druckoptionen mit set_printoptions anpassen.

In [3]: df.describe()
Out[3]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 8 entries, count to max
Data columns:
x1    8  non-null values
x2    8  non-null values
x3    8  non-null values
x4    8  non-null values
x5    8  non-null values
x6    8  non-null values
x7    8  non-null values
dtypes: float64(7)

In [4]: pd.set_printoptions(precision=2)

In [5]: df.describe()
Out[5]: 
            x1       x2       x3       x4       x5       x6       x7
count      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0
mean   69024.5  69025.5  69026.5  69027.5  69028.5  69029.5  69030.5
std       17.1     17.1     17.1     17.1     17.1     17.1     17.1
min    69000.0  69001.0  69002.0  69003.0  69004.0  69005.0  69006.0
25%    69012.2  69013.2  69014.2  69015.2  69016.2  69017.2  69018.2
50%    69024.5  69025.5  69026.5  69027.5  69028.5  69029.5  69030.5
75%    69036.8  69037.8  69038.8  69039.8  69040.8  69041.8  69042.8
max    69049.0  69050.0  69051.0  69052.0  69053.0  69054.0  69055.0

Dies funktioniert jedoch nicht in allen Fällen, da Pandas Ihre Konsolenbreite erkennen, und to_string wird nur verwendet, wenn die Ausgabe in die Konsole passt (siehe den Docstring von set_printoptions). In diesem Fall können Sie to_string explizit als Antwort von BrenBarn aufrufen.

Update

Mit der Version 0.10 wird die Art und Weise gedruckt, wie breite Datenrahmen gedruckt werden - geändert :

In [3]: df.describe()
Out[3]: 
                 x1            x2            x3            x4            x5  \
count      8.000000      8.000000      8.000000      8.000000      8.000000   
mean   59832.361578  27356.711336  49317.281222  51214.837838  51254.839690   
std    22600.723536  26867.192716  28071.737509  21012.422793  33831.515761   
min    31906.695474   1648.359160     56.378115  16278.322271     43.745574   
25%    45264.625201  12799.540572  41429.628749  40374.273582  29789.643875   
50%    56340.214856  18666.456293  51995.661512  54894.562656  47667.684422   
75%    75587.003417  31375.610322  61069.190523  67811.893435  76014.884048   
max    98136.474782  84544.484627  91743.983895  75154.587156  99012.695717   

                 x6            x7  
count      8.000000      8.000000  
mean   41863.000717  33950.235126  
std    38709.468281  29075.745673  
min     3590.990740   1833.464154  
25%    15145.759625   6879.523949  
50%    22139.243042  33706.029946  
75%    72038.983496  51449.893980  
max    98601.190488  83309.051963  

Außerdem wurde die API zum Einstellen von Pandas-Optionen geändert:

In [4]: pd.set_option('display.precision', 2)

In [5]: df.describe()
Out[5]: 
            x1       x2       x3       x4       x5       x6       x7
count      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0
mean   59832.4  27356.7  49317.3  51214.8  51254.8  41863.0  33950.2
std    22600.7  26867.2  28071.7  21012.4  33831.5  38709.5  29075.7
min    31906.7   1648.4     56.4  16278.3     43.7   3591.0   1833.5
25%    45264.6  12799.5  41429.6  40374.3  29789.6  15145.8   6879.5
50%    56340.2  18666.5  51995.7  54894.6  47667.7  22139.2  33706.0
75%    75587.0  31375.6  61069.2  67811.9  76014.9  72039.0  51449.9
max    98136.5  84544.5  91744.0  75154.6  99012.7  98601.2  83309.1
23
bmu

Sie können die Ausgabeanzeige an Ihre aktuelle Klemmenbreite anpassen:

pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])
22
Wilfred Hughes

Sie können mit print df.describe().to_string() die gesamte Tabelle anzeigen lassen. (Sie können to_string() wie folgt für jeden DataFrame verwenden. Das Ergebnis von describe ist nur ein DataFrame selbst.)

Die 8 ist die Anzahl der Zeilen im DataFrame, die die "Beschreibung" enthalten (weil describe 8 Statistiken berechnet, min, max, mean usw.).

19
BrenBarn

Laut den Anweisungen von docs für v0.18.0 ist es ein 2-Liner, wenn Pandas auf einem Terminal (dh nicht auf einem iPython-Notebook, qtconsole oder IDLE) ausgeführt wird, um die Bildschirmbreite automatisch zu erkennen und an das System anzupassen fliege mit wieviele Spalten es zeigt:

pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)
13
hamx0r

Es scheint, als würden alle obigen Antworten das Problem lösen. Noch ein Punkt: Anstelle von pd.set_option('option_name') können Sie die (automatisch abschließbare Funktion) verwenden.

pd.options.display.width = None

Siehe Pandas-Dokument: Optionen und Einstellungen:

Optionen haben einen vollständigen, von der Groß- und Kleinschreibung nicht abhängigen Namen (z. B. . display.max_rows). Sie können Optionen direkt als Attribute von .__ erhalten/setzen. das options-Attribut der obersten Ebene:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: pd.options.display.max_rows
Out[2]: 15

In [3]: pd.options.display.max_rows = 999

In [4]: pd.options.display.max_rows
Out[4]: 999

[...]

für die max_...-Parameter:

max_rows und max_columns werden in __repr__()-Methoden verwendet, um zu entscheiden, ob to_string() oder info() zum Rendern eines Objekts in einen String verwendet werden. Falls Python/IPython in einem Terminal ausgeführt wird, kann dies auf 0 gesetzt werden, und Pandas werden die Breite des Terminals automatisch erkennen und in ein kleineres Format wechseln, falls nicht alle Spalten vertikal passen würden. Das IPython-Notebook, IPython qtconsole oder IDLE können nicht in einem Terminal ausgeführt werden. Daher ist keine korrekte automatische Erkennung möglich. None bedeutet unbegrenzt. [Betonung nicht im Original]

für den Parameter width:

Breite der Anzeige in Zeichen. Falls Python/IPython in einem Terminal ausgeführt wird, kann dies auf None gesetzt werden, und Pandas erkennen die Breite automatisch. Beachten Sie, dass das IPython-Notebook, IPython qtconsole oder IDLE nicht in einem Terminal ausgeführt wird und daher die Breite nicht korrekt erkannt werden kann.

4
serv-inc

Ich habe diese Einstellungen verwendet, wenn der Datenumfang hoch ist.

# environment settings: 
pd.set_option('display.max_column',None)
pd.set_option('display.max_rows',None)
pd.set_option('display.max_seq_items',None)
pd.set_option('display.max_colwidth', 500)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

Sie können sich die Dokumentation hier anschauen.

2
debaonline4u
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.width', 1000)

SentenceA = "William likes Piano and Piano likes William"
SentenceB = "Sara likes Guitar"
SentenceC = "Mamoosh likes Piano"
SentenceD = "William is a CS Student"
SentenceE = "Sara is kind"
SentenceF = "Mamoosh is kind"


bowA = SentenceA.split(" ")
bowB = SentenceB.split(" ")
bowC = SentenceC.split(" ")
bowD = SentenceD.split(" ")
bowE = SentenceE.split(" ")
bowF = SentenceF.split(" ")

# Creating a set consisted of all words

wordSet = set(bowA).union(set(bowB)).union(set(bowC)).union(set(bowD)).union(set(bowE)).union(set(bowF))
print("Set of all words is: ", wordSet)

# Initiating dictionary with 0 value for all BOWs

wordDictA = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictB = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictC = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictD = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictE = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictF = dict.fromkeys(wordSet, 0)

for Word in bowA:
    wordDictA[Word] += 1
for Word in bowB:
    wordDictB[Word] += 1
for Word in bowC:
    wordDictC[Word] += 1
for Word in bowD:
    wordDictD[Word] += 1
for Word in bowE:
    wordDictE[Word] += 1
for Word in bowF:
    wordDictF[Word] += 1

# Printing Term frequency

print("SentenceA TF: ", wordDictA)
print("SentenceB TF: ", wordDictB)
print("SentenceC TF: ", wordDictC)
print("SentenceD TF: ", wordDictD)
print("SentenceE TF: ", wordDictE)
print("SentenceF TF: ", wordDictF)

print(pd.DataFrame([wordDictA, wordDictB, wordDictB, wordDictC, wordDictD, wordDictE, wordDictF]))

Ausgabe: 

   CS  Guitar  Mamoosh  Piano  Sara  Student  William  a  and  is  kind  likes
0   0       0        0      2     0        0        2  0    1   0     0      2
1   0       1        0      0     1        0        0  0    0   0     0      1
2   0       1        0      0     1        0        0  0    0   0     0      1
3   0       0        1      1     0        0        0  0    0   0     0      1
4   1       0        0      0     0        1        1  1    0   1     0      0
5   0       0        0      0     1        0        0  0    0   1     1      0
6   0       0        1      0     0        0        0  0    0   1     1      0
1

Wenn Sie sich nicht mit Ihren Anzeigeoptionen beschäftigen möchten und nur eine bestimmte Spaltenliste anzeigen möchten, ohne jeden angezeigten Datenrahmen zu erweitern, können Sie Folgendes versuchen: 

df.columns.values

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user11052564

Sie können auch in einer Schleife versuchen:

for col in df.columns: 
    print(col) 
0
LifeisBeautiful