Como faço para expandir a exibição de saída para ver mais colunas de um DataFrame do pandas?
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13-12-2019 - |
Pergunta
Existe uma maneira de ampliar a exibição da saída no modo interativo ou de execução de script?
Especificamente, estou usando o describe()
função em um pandas DataFrame
.Quando o DataFrame
tem 5 colunas (rótulos) de largura, obtenho as estatísticas descritivas que desejo.No entanto, se o DataFrame
tiver mais colunas, as estatísticas serão suprimidas e algo assim será retornado:
>> 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
O valor "8" é fornecido quer haja 6 ou 7 colunas.A que se refere o "8"?
Já tentei arrastar a janela IDLE para maior, bem como aumentar as opções de largura "Configurar IDLE", sem sucesso.
Meu propósito ao usar pandas e describe()
é evitar usar um segundo programa como o Stata para fazer manipulação e investigação básica de dados.
Solução
Atualizar:Pandas 0.23.4 em diante
Isso não é necessário, o pandas detecta automaticamente o tamanho da janela do seu terminal se você definir pd.options.display.width = 0
.(Para versões mais antigas, veja abaixo.)
pandas.set_printoptions(...)
está obsoleto.Em vez disso, use pandas.set_option(optname, val)
, ou equivalente 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)
Aqui está o ajuda 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:informações de versões mais antigas, muitas delas foram obsoletas.
Como @bmu mencionado, o pandas detecta automaticamente (por padrão) o tamanho da área de exibição, uma visualização resumida será usada quando um objeto repr não couber na exibição.Você mencionou o redimensionamento da janela IDLE, sem efeito.Se você fizer print df.describe().to_string()
cabe na janela IDLE?
O tamanho do terminal é determinado por pandas.util.terminal.get_terminal_size()
(obsoleto e removido), isso retorna uma tupla contendo o (width, height)
do visor.A saída corresponde ao tamanho da sua janela IDLE?Pode haver um problema (houve um antes ao executar um terminal no emacs).
Observe que é possível ignorar a detecção automática, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10)
nunca mudará para a visualização resumida se o número de linhas e colunas não exceder os limites fornecidos.
A opção 'max_colwidth' ajuda a ver a forma não truncada de cada coluna.
Outras dicas
Experimente isto:
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
Da documentação:
display.expand_frame_repr:boleano
Seja para imprimir a representação completa do DataFrame para DataFrames largos em várias linhas, max_columns ainda é respeitado, mas a saída será agrupada em várias “páginas” se sua largura exceder display.width.[padrão:Verdadeiro] [atualmente:Verdadeiro]
Ver: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.set_option.html
Se quiser definir opções temporariamente para exibir um DataFrame grande, você pode usar opção_contexto:
with pd.option_context('display.max_rows', -1, 'display.max_columns', 5):
print df
Os valores das opções são restaurados automaticamente quando você sai do with
bloquear.
Usar apenas essas 3 linhas funcionou para mim:
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 do Visual Studio 1.26
Defina a largura máxima da coluna usando:
pd.set_option('max_colwidth', 800)
Esta declaração específica define a largura máxima em 800px, por coluna.
Você pode ajustar as opções de impressão dos pandas com 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
No entanto, isso não funcionará em todos os casos, pois o pandas detecta a largura do seu console e só usará to_string
se a saída couber no console (veja a documentação de set_printoptions
).Neste caso você pode chamar explicitamente to_string
conforme respondido por BrenBarn.
Atualizar
Com a versão 0.10, a forma como os dataframes largos são impressos mudado:
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
Além disso, a API para definir as opções do pandas mudou:
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
Você pode usar print df.describe().to_string()
para forçá-lo a mostrar a tabela inteira.(Você pode usar to_string()
assim para qualquer DataFrame.O resultado de describe
é apenas um DataFrame em si.)
O 8 é o número de linhas no DataFrame que contém a "descrição" (porque describe
calcula 8 estatísticas, mínimo, máximo, média, etc.).
Você pode definir a exibição de saída para corresponder à largura atual do terminal:
pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])
De acordo com documentos para v0.18.0, se você estiver executando em um terminal (ou seja, não em notebook iPython, qtconsole ou IDLE), é um 2-liner para que o Pandas detecte automaticamente a largura da tela e se adapte rapidamente com quantas colunas ele mostra:
pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)
Parece que todas as respostas acima resolvem o problema.Mais um ponto:em vez de pd.set_option('option_name')
, você pode usar o (capaz de preenchimento automático)
pd.options.display.width = None
Ver Documento Pandas:Opções e configurações:
As opções têm um nome completo “estilo pontilhado”, que não diferencia maiúsculas de minúsculas (por exemplo,
display.max_rows
).Você pode obter/definir opções diretamente como atributos do nível superioroptions
atributo: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 o max_...
parâmetros:
max_rows
emax_columns
são usados em__repr__()
métodos para decidir seto_string()
ouinfo()
é usado para renderizar um objeto em uma string.Caso python/IPython esteja sendo executado em um terminal, isso pode ser definido como 0 e o pandas detectará automaticamente automaticamente a largura do terminal e trocará para um formato menor, caso todas as colunas não caibam verticalmente.O notebook IPython, IPython qtconsole ou IDLE não são executados em um terminal e, portanto, não é possível fazer a detecção automática correta. ‘None
' valor significa ilimitado. [ênfase não no original]
para o width
parâmetro:
Largura da exibição em caracteres.Caso python/IPython esteja rodando em um terminal, isso pode ser definido como
None
e os pandas detectarão automaticamente a largura corretamente.Observe que o notebook IPython, IPython qtconsole ou IDLE não rodam em um terminal e, portanto, não é possível detectar corretamente a largura.
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]))
Saída:
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
Usei essas configurações quando a escala de dados é 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)
Você pode consultar a documentaçãoaqui
Se você não quiser mexer nas opções de exibição e quiser apenas ver esta lista específica de colunas sem expandir cada quadro de dados visualizado, tente:
df.columns.values
Você também pode tentar em loop:
for col in df.columns:
print(col)
A linha abaixo é suficiente para exibir todas as colunas do dataframe. pd.set_option('display.max_columns', None)
Você pode simplesmente executar as seguintes etapas,
Você pode alterar as opções do recurso pandas max_columns da seguinte maneira
import pandas as pd pd.options.display.max_columns = 10
(isso permite a exibição de 10 colunas, você pode alterar isso conforme necessário)
Assim, você pode alterar o número de linhas conforme necessário para exibir da seguinte forma (se precisar alterar o máximo de linhas também)
pd.options.display.max_rows = 999
(isso permite imprimir 999 linhas por vez)
Por favor, consulte o documento para alterar diferentes opções/configurações para pandas