¿Cómo puedo ampliar la pantalla de salida para ver más columnas de una pandas DataFrame?
https://stackoverflow.com//questions/11707586
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13-12-2019 - |
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Es allí una manera de ampliar la pantalla de salida en cualquiera de los interactivos o script-modo de ejecución?
Específicamente, estoy utilizando el describe() función en un pandas DataFrame.Cuando el DataFrame es de 5 columnas (etiquetas) de ancho, puedo obtener las estadísticas descriptivas que quiero.Sin embargo, si el DataFrame tiene más columnas, las estadísticas son reprimidos y que algo como esto es devuelto:
>> 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
El "8", el valor es dado de si hay 6 o 7 columnas.¿Qué hace el "8" se refieren?
Ya he intentado arrastrar la INACTIVIDAD de la ventana más grande, así como el aumento de la "Configurar IDLE" opciones de anchura, fue en vano.
Mi propósito en el uso de los pandas y describe() es para evitar el uso de un segundo programa de Stata para realizar operaciones básicas de manipulación de datos y la investigación.
Solución
Actualización:Los Pandas 0.23.4 adelante
Esto no es necesario, pandas, detecta automáticamente el tamaño de su ventana de terminal si se establece pd.options.display.width = 0.(Para versiones más antiguas de ver en la parte inferior).
pandas.set_printoptions(...) está en desuso.En su lugar, utilice pandas.set_option(optname, val), o, equivalentemente, pd.options.<opt.hierarchical.name> = val.Como:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
Aquí está el ayuda para 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)
EDITAR:información de las versiones anteriores, mucho de esto ha quedado obsoleta.
Como @bmu mencionó, pandas, detecta automáticamente (por defecto) el tamaño del área de visualización de una vista de resumen se utiliza cuando un objeto repr no caben en la pantalla.Usted ha mencionado el tamaño de la ventana de INACTIVIDAD, a ningún efecto.Si usted print df.describe().to_string() ¿se ajusta en el vacío de la ventana?
El tamaño de los terminales está determinado por pandas.util.terminal.get_terminal_size() (obsoleto y se retira), este devuelve una tupla que contiene el (width, height) de la pantalla.¿La salida que coincida con el tamaño de su ventana de INACTIVIDAD?Podría ser un problema (hubo uno antes de cuando se ejecuta un terminal en emacs).
Tenga en cuenta que es posible omitir la detección automática, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) nunca cambie a la vista de resumen si el número de filas, columnas no exceda los límites dados.
El 'max_colwidth opción de ayuda en ver untruncated forma de cada columna.
Otros consejos
Intente esto:
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
A partir de la documentación:
pantalla.expand_frame_repr :boolean
Si va a imprimir la totalidad DataFrame repr para una amplia DataFrames a través de múltiples líneas, max_columns está siendo respetado, pero la salida de wrap-around a través de varias "páginas" si la anchura excede de la pantalla.la anchura.[predeterminado:True] [en la actualidad:True]
Ver: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.set_option.html
Si desea establecer opciones temporalmente para mostrar una gran DataFrame, puede utilizar option_context:
with pd.option_context('display.max_rows', -1, 'display.max_columns', 5):
print df
Los valores de la opción se restauran automáticamente al salir de la with el bloque.
Sólo el uso de estas 3 líneas trabajado para mí:
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 / Código De Visual Studio 1.26
Columna de conjunto de ancho máximo el uso de:
pd.set_option('max_colwidth', 800)
Esta declaración en particular de los conjuntos de max ancho de 800px, por columna.
Usted puede ajustar los pandas opciones de impresión con set_printoptions.
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
Sin embargo, esto no funcionará en todos los casos como el panda detecta la consola de ancho y solo uso to_string si la salida se ajusta en la consola (ver el docstring de set_printoptions).En este caso se puede llamar explícitamente to_string como contestada por BrenBarn.
Actualización
Con la versión 0.10 de la manera amplia dataframes se imprimen cambiado:
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
Más allá de la API para la configuración de los pandas opciones cambiado:
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
Puede utilizar print df.describe().to_string() a fuerza de mostrar a toda la tabla.(Puede utilizar to_string() como esto para cualquier DataFrame.El resultado de describe es sólo un DataFrame a sí misma).
El 8 es el número de filas en el DataFrame la celebración de la "descripción" (porque describe calcula 8 estadísticas, min, max, media, etc.).
Usted puede configurar la pantalla de salida para que coincida con su actual terminal de ancho:
pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])
De acuerdo a la docs para v0.18.0, si se está ejecutando en una terminal (es decir, no iPython notebook, qtconsole o INACTIVO), es un 2-forro de tener Pandas detectar automáticamente el ancho de la pantalla y adaptarse sobre la marcha con cuántas columnas se muestra:
pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)
Parece que todas las respuestas de arriba a resolver el problema.Un punto más:en lugar de pd.set_option('option_name'), usted puede utilizar el (auto-completa-poder)
pd.options.display.width = None
Ver Los Pandas doc:Opciones y Ajustes:
Las opciones de tener un completo "puntos " estilo", no distingue mayúsculas de minúsculas del nombre (p. ej.
display.max_rows).Usted puede obtener/establecer opciones directamente como atributos de el nivel superioroptionsatributo: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
[...]
para el max_... params:
max_rowsymax_columnsse utilizan en__repr__()métodos para decidir sito_string()oinfo()se utiliza para representar un objeto en una cadena.En el caso de python/IPython se está ejecutando en un terminal que se puede ajustar a 0 y pandas correctamente auto-detectar el ancho de la terminal y cambiar a un formato más pequeño en el caso de que todas las columnas que no se ajusta verticalmente.El IPython notebook, IPython qtconsole, INACTIVA o no ejecuta en un terminal, y por lo tanto no es posible hacer la correcta auto-detección. ‘Noneel valor de los medios ilimitados. [énfasis en el original]
para el width param:
La anchura de la pantalla de caracteres.En el caso de python/IPython se está ejecutando en un terminal que se puede ajustar a
Noney pandas correctamente auto-detectar el ancho.Tenga en cuenta que el IPython notebook, IPython qtconsole, INACTIVA o no ejecuta en un terminal, y por lo tanto no es posible detectar correctamente el ancho.
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]))
Salida:
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
He utilizado estos ajustes cuando la escala de los datos es alta.
# 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)
Puede consultar la documentaciónaquí
Si usted no quiere meterse con las opciones de visualización y sólo desea ver esta particular lista de columnas sin necesidad de ampliar cada dataframe ver, puedes intentar:
df.columns.values
También puede intentar en un bucle:
for col in df.columns:
print(col)
La siguiente línea es suficiente para mostrar todas las columnas de dataframe. pd.set_option('display.max_columns', None)
Usted puede simplemente hacer los siguientes pasos,
Usted puede cambiar las opciones de pandas max_columns característica de la siguiente manera
import pandas as pd pd.options.display.max_columns = 10(esto permite que el 10 columnas a mostrar, puede cambiar esto, como de la necesidad)
Al igual que usted puede cambiar el número de filas como necesite para mostrar de la siguiente manera (si necesita cambiar el número máximo de filas)
pd.options.display.max_rows = 999(esto permite imprimir 999 filas de una vez)
Por favor consulte la doc para cambiar diferentes opciones/configuración de los pandas
