Comment puis-je étendre l'affichage de sortie pour voir plus de colonnes d'un DataFrame pandas ?

StackOverflow https://stackoverflow.com//questions/11707586

Question

Existe-t-il un moyen d'élargir l'affichage de la sortie en mode interactif ou en mode d'exécution de script ?

Plus précisément, j'utilise le describe() fonctionner sur un pandas DataFrame.Quand le DataFrame fait 5 colonnes (étiquettes) de large, j'obtiens les statistiques descriptives que je souhaite.Cependant, si le DataFrame n'a plus de colonnes, les statistiques sont supprimées et quelque chose comme ceci est renvoyé :

>> 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  

La valeur "8" est donnée qu'il y ait 6 ou 7 colonnes.A quoi fait référence le « 8 » ?

J'ai déjà essayé d'agrandir la fenêtre IDLE et d'augmenter les options de largeur "Configurer IDLE", en vain.

Mon but en utilisant des pandas et describe() est d'éviter d'utiliser un deuxième programme comme Stata pour effectuer des manipulations et des enquêtes de base sur les données.

Était-ce utile?

La solution

Mise à jour:Pandas à partir de la version 0.23.4

Ce n'est pas nécessaire, pandas détecte automatiquement la taille de la fenêtre de votre terminal si vous définissez pd.options.display.width = 0.(Pour les anciennes versions, voir en bas.)

pandas.set_printoptions(...) est obsolète.Utilisez plutôt pandas.set_option(optname, val), ou équivalent pd.options.<opt.hierarchical.name> = val.Comme:

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

Voici la de l'aide pour 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)

MODIFIER:informations sur les anciennes versions, dont une grande partie est obsolète.

Comme @bmu mentionné, pandas détecte automatiquement (par défaut) la taille de la zone d'affichage, une vue récapitulative sera utilisée lorsqu'une représentation d'objet ne tient pas sur l'écran.Vous avez mentionné le redimensionnement de la fenêtre IDLE, sans effet.Si tu fais print df.describe().to_string() Est-ce que ça rentre sur la fenêtre IDLE ?

La taille du terminal est déterminée par pandas.util.terminal.get_terminal_size() (obsolète et supprimé), cela renvoie un tuple contenant le (width, height) de l’affichage.La sortie correspond-elle à la taille de votre fenêtre IDLE ?Il peut y avoir un problème (il y en avait un auparavant lors de l'exécution d'un terminal dans emacs).

Notez qu'il est possible de contourner la détection automatique, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) ne passera jamais à la vue récapitulative si le nombre de lignes et de colonnes ne dépasse pas les limites données.


L'option 'max_colwidth' permet de voir la forme non tronquée de chaque colonne.

TruncatedColumnDisplay

Autres conseils

Essaye ça:

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

À partir de la documentation :

display.expand_frame_repr :booléen

Qu'il s'agisse d'imprimer la représentation complète du DataFrame pour les DataFrames larges sur plusieurs lignes, max_columns est toujours respecté, mais la sortie s'enroulera sur plusieurs « pages » si sa largeur dépasse display.width.[défaut:Vrai] [actuellement :Vrai]

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

Si vous souhaitez définir temporairement des options pour afficher un grand DataFrame, vous pouvez utiliser option_context:

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

Les valeurs des options sont restaurées automatiquement lorsque vous quittez le with bloc.

Seule l'utilisation de ces 3 lignes a fonctionné pour moi :

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

Définissez la largeur maximale de la colonne en utilisant :

pd.set_option('max_colwidth', 800)

Cette instruction particulière définit la largeur maximale à 800 px par colonne.

Vous pouvez ajuster les options d'impression des pandas avec 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

Cependant, cela ne fonctionnera pas dans tous les cas car pandas détecte la largeur de votre console et n'utilisera que to_string si la sortie tient dans la console (voir la docstring de set_printoptions).Dans ce cas, vous pouvez appeler explicitement to_string comme répondu par BrenBarn.

Mise à jour

Avec la version 0.10, la façon dont les trames de données larges sont imprimées modifié:

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  

De plus, l'API permettant de définir les options des pandas a été modifiée :

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

Vous pouvez utiliser print df.describe().to_string() pour le forcer à afficher la table entière.(Vous pouvez utiliser to_string() comme ça pour n'importe quel DataFrame.Le résultat de describe n'est qu'un DataFrame lui-même.)

Le 8 est le nombre de lignes du DataFrame contenant la "description" (car describe calcule 8 statistiques, min, max, moyenne, etc.).

Vous pouvez définir l’affichage de sortie pour qu’il corresponde à la largeur actuelle de votre terminal :

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

Selon le documentation pour la v0.18.0, si vous utilisez un terminal (c'est-à-dire pas un notebook iPython, qtconsole ou IDLE), il suffit de deux lignes pour que Pandas détecte automatiquement la largeur de votre écran et s'adapte à la volée au nombre de colonnes qu'il affiche :

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

Il semble que toutes les réponses ci-dessus résolvent le problème.Encore un point :au lieu de pd.set_option('option_name'), vous pouvez utiliser le (auto-complete-able)

pd.options.display.width = None

Voir Doc Pandas :Options et paramètres :

Les options ont un nom complet en « pointillé », insensible à la casse (par ex. display.max_rows).Vous pouvez obtenir / définir des options directement comme attributs du niveau supérieur options attribut:

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

[...]

pour le max_... paramètres :

max_rows et max_columns sont utilisés dans __repr__() méthodes pour décider si to_string() ou info() est utilisé pour restituer un objet sous forme de chaîne.Dans le cas où python/IPython est exécuté dans un terminal, cela peut être défini sur 0 et les pandas détecteront automatiquement la largeur du terminal et passeront à un format plus petit au cas où toutes les colonnes ne tiendraient pas verticalement.Le notebook IPython, IPython qtconsole ou IDLE ne s'exécutent pas dans un terminal et il n'est donc pas possible d'effectuer une détection automatique correcte. NoneLa valeur signifie illimitée. [souligné dans l'original]

pour le width paramètre :

Largeur de l'affichage en caractères.Si python/IPython est exécuté dans un terminal, cela peut être défini sur None et les pandas détecteront correctement automatiquement la largeur.Notez que le notebook IPython, IPython qtconsole ou IDLE ne s'exécutent pas dans un terminal et qu'il n'est donc pas possible de détecter correctement la largeur.

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]))

Sortir:

   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

J'ai utilisé ces paramètres lorsque l'échelle des données est élevée.

# 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)

Vous pouvez consulter la documentationici

Si vous ne voulez pas modifier vos options d'affichage et que vous souhaitez simplement voir cette liste particulière de colonnes sans étendre chaque trame de données que vous affichez, vous pouvez essayer :

df.columns.values

Vous pouvez également essayer en boucle :

for col in df.columns: 
    print(col) 

La ligne ci-dessous suffit pour afficher toutes les colonnes du dataframe. pd.set_option('display.max_columns', None)

Vous pouvez simplement suivre les étapes suivantes,

  • Vous pouvez modifier les options de la fonctionnalité pandas max_columns comme suit

    import pandas as pd
    pd.options.display.max_columns = 10
    

    (cela permet d'afficher 10 colonnes, vous pouvez modifier cela selon vos besoins)

  • Comme ça, vous pouvez modifier le nombre de lignes dont vous avez besoin pour afficher comme suit (si vous devez également modifier le nombre maximum de lignes)

    pd.options.display.max_rows = 999
    

    (cela permet d'imprimer 999 lignes à la fois)

Veuillez vous référer au doc pour modifier différentes options/paramètres pour les pandas

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