Come posso espandere il display di output per vedere più colonne di un dataframe Pandas?
https://stackoverflow.com//questions/11707586
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13-12-2019 - |
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C'è un modo per allargare la visualizzazione dell'uscita in modalità Interattivo o Script-Execution?
In particolare, sto usando la funzione describe() su un DataFrame di Pandas.Quando il DataFrame è largo 5 colonne (etichette), ottengo le statistiche descrittive che voglio.Tuttavia, se il DataFrame ha più colonne, le statistiche vengono soppresse e qualcosa del genere è restituito:
>> 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
Il valore "8" viene dato se ci sono 6 o 7 colonne.Cosa si riferisce a "8"?
Ho già provato a trascinare la finestra di inattività più grande, oltre ad aumentare le opzioni di larghezza "Configura inutili", inutili.
Il mio scopo nell'utilizzo di Pandas e describe() è quello di evitare di utilizzare un secondo programma come Stata per fare la manipolazione e l'indagine dei dati di base.
Soluzione
Aggiornamento: Pandas 0.23.4 in poi
Non è necessario, Panda Autodetects la dimensione della finestra del terminale se si imposta pd.options.display.width = 0. (Per le versioni precedenti vedere in basso.)
pandas.set_printoptions(...) è deprecato. Invece, utilizzare pandas.set_option(optname, val) o equivalentemente pd.options.<opt.hierarchical.name> = val. Come:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
Ecco il Guida per set_option : < / P >.
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)
.
.
Modifica: informazioni sulla versione precedente, gran parte di questo è stata deprecata.
come @bmu menzionato , Pandas Auto rileva (per impostazione predefinita) La dimensione dell'area di visualizzazione, una vista di riepilogo sarà essere utilizzato quando un oggetto rept non si adatta al display. Hai menzionato il ridimensionamento della finestra inattiva, senza alcun effetto. Se si esegue print df.describe().to_string() si adatta alla finestra inutilizzata?
La dimensione del terminale è determinata da pandas.util.terminal.get_terminal_size() (deprecata e rimossa), ciò riporta una tupla contenente il (width, height) del display. L'uscita corrisponde alle dimensioni della tua finestra inattiva? Potrebbe esserci un problema (ce n'era uno prima quando si esegue un terminale in Emacs).
Si noti che è possibile bypassare l'autodetect, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) non passerà mai alla visualizzazione riepilogata se il numero di righe, le colonne non superano i limiti indicati.
.
L'opzione 'MAX_COLWIDTH' aiuta a vedere la forma non cristallina di ciascuna colonna.
Altri suggerimenti
Prova questo:
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
Dalla documentazione:
.display.expand_frame_repr: boolean
Sia di stampare il full dataFrame REP per ampi dataFrame per più linee, Max_Columns è ancora rispettato, ma l'uscita si avvolgerà su più "pagine" se la larghezza supera la display. Width.[Predefinito: True] [Attualmente: True]
See: http://pandas.pydata.org/Pandas-docs / stabile / generato / Pandas.set_option.html
Se si desidera impostare temporaneamente le opzioni per visualizzare un numero di dati di grandi dimensioni, è possibile utilizzare Opzione_Context :
with pd.option_context('display.max_rows', -1, 'display.max_columns', 5):
print df
I valori delle opzioni vengono ripristinati automaticamente quando si esce dal blocco with.
Solo usando queste 3 linee ha funzionato per me:
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 Codice 1.26
Impostare la colonna MAX Larghezza utilizzando:
pd.set_option('max_colwidth', 800)
Questa particolare istruzione imposta la larghezza massima a 800 px, per colonna.
È possibile regolare le opzioni di stampa Panda 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
Tuttavia questo non funzionerà in tutti i casi poiché Pandas rileva la larghezza della console e utilizzerà solo to_string se l'uscita si inserisce nella console (vedere Docstring di set_printoptions).
In questo caso è possibile chiamare esplicitamente to_string come risposta da Brenbarn .
Aggiornamento
Con la versione 0.10 Il modo in cui sono stati stampati Way DataFrames cambiato:
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
Ulteriori informazioni L'API per l'impostazione delle opzioni Panda modificata:
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
È possibile utilizzare print df.describe().to_string() per forzarlo a mostrare l'intera tabella.(È possibile utilizzare to_string() come questo per qualsiasi DataFrame. Il risultato di describe è solo un DataFrame stesso.)
L'8 è il numero di righe nel DataFrame che tiene la "Descrizione" (poiché describe calcola 8 statistiche, min, max, media, ecc.).
È possibile impostare il display di uscita per abbinare la larghezza del terminale corrente:
pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])
Secondo il Documenti per V0.18.0 , Se stai correndo su un terminale (cioè non Ippython notebook, qtconsole o inattivo), è un 2-liner per avere Pandas auto-rileva automaticamente la larghezza dello schermo e adattata al volo con quante colonne mostra:
pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)
Sembra che tutte le risposte superiori a risolvere il problema. Un altro punto: invece di pd.set_option('option_name'), è possibile utilizzare il (Auto-complete-Able)
pd.options.display.width = None
Vedi Pandas DOC: opzioni e impostazioni:
.Opzioni hanno un nome pieno "stile tratteggiato", nomi caso-insensibile (ad es.
display.max_rows). È possibile ottenere / impostare le opzioni direttamente come attributi di L'attributooptionsdi livello superiore:.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
[...]
Per i parametri max_...:
.
max_rowsemax_columnsvengono utilizzati nei metodi__repr__()per decidere seto_string()oinfo()viene utilizzato per il rendering di un oggetto a una stringa. Nel caso in cui Python / Ippython è in esecuzione in un terminale, questo può essere impostato su 0 e Pandas rileva correttamente la larghezza del terminale e scambierà un formato più piccolo nel caso in cui tutte le colonne non si adattino verticalmente. Il notebook Ippython, Ippython QtConsole, o inattivo non funziona in un terminale e quindi non è possibile effettuare il corretto rilevamento automatico. Il valore "None" significa illimitato. [enfasi non in originale]
Per il parametro width:
.Larghezza del display in caratteri. Nel caso in cui Python / IppyThon è in esecuzione in un terminale questo può essere impostato su
Nonee Pandas rileggere correttamente la larghezza. Si noti che il notebook Ippython, IppyThon QtConsole, o inattivo non funziona in un terminale e quindi non è possibile rilevare correttamente la larghezza.
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]))
Uscita:
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
Ho usato queste impostazioni quando la scala dei dati è 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)
È possibile fare riferimento alla documentazione qui .
Se non si desidera scherzare con le opzioni di visualizzazione e vuoi solo vedere questo particolare elenco di colonne senza espandere ogni dataframe che vedi, puoi provare:
df.columns.values
Puoi anche provare in un loop:
for col in df.columns:
print(col)
La riga inferiore è sufficiente per visualizzare tutte le colonne da DATAFRAME.
pd.set_option('display.max_columns', None)
Puoi semplicemente fare i seguenti passaggi,
- .
-
È possibile modificare le opzioni per la funzione Pandas Max_Columns come segue
.import pandas as pd pd.options.display.max_columns = 10(ciò consente di visualizzare 10 colonne, è possibile modificare questo come è necessario)
-
Come è possibile modificare il numero di righe come è necessario visualizzare come segue (se è necessario modificare anche le file massime pure)
.pd.options.display.max_rows = 999(questo consente di stampare 999 righe alla volta)
Si prega gentilmente di riferirsi a DOC per cambiare diverse opzioni/ Impostazioni per Pandas
