Как расширить выводной дисплей, чтобы увидеть больше столбцов?

Ответ 1

Обновление: Pandas 0.23.4 и далее

В этом нет необходимости, pandas автоматически определяет размер окна вашего терминала, если вы установили pd.options.display.width = 0. (Более старые версии см. внизу.)

pandas.set_printoptions(...) устарела. Вместо этого используйте pandas.set_option(optname, val) или эквивалентно pd.options.<opt.hierarchical.name> = val. Как:

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

Вот справка для 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 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)

ОБНОВЛЕНИЕ: более старая информация о версии, большая часть этого устарела.

Как упомянуто в @bmu mentioned, pandas автоматически определяет (по умолчанию) размер области отображения, а в случае, если объект repr не умещается на дисплее, будет использоваться сводный вид. Вы упомянули изменение размера окна IDLE, безрезультатно. Если вы сделаете print df.describe().to_string(), он умещается в окне IDLE?

Размер терминала определяется pandas.util.terminal.get_terminal_size() (устарел и удален), при этом возвращается кортеж, содержащий (width, height) дисплея. Соответствует ли вывод размеру вашего окна IDLE? Возможно, возникла проблема (ранее она была при запуске терминала в emacs).

Обратите внимание, что можно обойти автоопределение, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) никогда не переключится в сводное представление, если количество строк, столбцов не превышает заданные пределы.

Опция 'max_colwidth' помогает увидеть не усеченную форму каждого столбца.

Ответ 2

Попробуйте следующее:

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

Из документации:

display.expand_frame_repr: boolean

Чтобы распечатать полное представление DataFrame для широких DataFrames в нескольких строках, max_columns по-прежнему соблюдается, но вывод будет охватывать несколько "страниц", если его ширина превышает display.width. [default: True] [в настоящее время: True]

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

Ответ 3

Если вы хотите временно установить параметры для отображения одного большого DataFrame, вы можете использовать option_context:

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

Значения параметров автоматически восстанавливаются при выходе из блока with.

Ответ 4

Только использование этих 3 строк работало для меня:

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

Ответ 5

Установите максимальную ширину столбца, используя:

pd.set_option('max_colwidth', 800)

Этот конкретный оператор устанавливает максимальную ширину в 800 пикселей на столбец.

Ответ 6

Вы можете настроить параметры печати панд с помощью 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

Однако это не будет работать во всех случаях, так как pandas определяет ширину вашей консоли и будет использовать to_string только если выходные данные to_string в консоль (см. set_printoptions документации set_printoptions). В этом случае вы можете явно вызвать to_string в ответ на BrenBarn.

Обновить

В версии 0.10 изменен способ печати широких кадров данных:

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  

Более того, изменился API для настройки параметров панд:

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

Ответ 7

Вы можете использовать print df.describe().to_string(), чтобы заставить его отобразить всю таблицу. (Вы можете использовать to_string() как это для любого DataFrame. Результат describe - это только сам DataFrame.)

8 - количество строк в DataFrame, содержащее "описание" (потому что describe вычисляет 8 статистических данных, min, max, mean и т.д.).

Ответ 8

Вы можете установить выходной дисплей в соответствии с текущей шириной терминала:

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

Ответ 9

В соответствии с docs для v0.18.0, если вы работаете на терминале (то есть не в iPython ноутбуке, qtconsole или IDLE) это 2-лайнер, чтобы Pandas автоматически определить ширину экрана и адаптироваться "на лету" с количеством столбцов, которые он показывает:

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

Ответ 10

Кажется, что все вышеперечисленные ответы решают проблему. Еще один момент: вместо pd.set_option('option_name') вы можете использовать (автозаполнение)

pd.options.display.width = None

См. Документ Pandas: параметры и настройки:

Параметры имеют полное имя "без точек", не учитывающее регистр (например, display.max_rows). Вы можете получить/установить параметры непосредственно в качестве атрибутов верхнего уровня options атрибута:

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

[...]

для параметров max_...:

max_rows и max_columns используются в __repr__() чтобы определить, используется ли to_string() или info() для рендеринга объекта в строку. В случае, если python/IPython запущен в терминале, это может быть установлено на 0, а pandas будет правильно автоматически определять ширину терминала и свопировать в меньший формат, если все столбцы не поместились бы вертикально. Ноутбук IPython, qtconsole IPython или IDLE не работают в терминале и, следовательно, невозможно выполнить правильное автоматическое обнаружение. " None значения означает неограниченное. [акцент не в оригинале]

для параметра width:

Ширина дисплея в символах. В случае, если python/IPython запущен в терминале, это может быть установлено на None а pandas будет автоматически определять ширину. Обратите внимание, что IPython-ноутбук, qtconsole IPython или IDLE не работают в терминале и, следовательно, невозможно правильно определить ширину.

Ответ 11

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]))

Выход:

   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

Ответ 12

Я использовал эти настройки, когда масштаб данных высок.

# 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)

Вы можете сослаться на документацию здесь

Ответ 13

Если вы не хотите связываться с опциями отображения и хотите просто увидеть этот конкретный список столбцов, не раскрывая каждый просматриваемый кадр данных, вы можете попробовать:

df.columns.values

Ответ 14

Вы также можете попробовать в цикле:

for col in df.columns: 
    print(col) 

Ответ 15

Если вы используете Spyder (3.1.4) и консоль Ipython отображает столбцы вашего информационного кадра в следующей строке вместо одной строки, затем откройте Tools--> Preferences--> Editor, отметьте "Показать вертикальную линию после" и увеличить число до желаемого значения.

Это сработало для меня.

Ответ 16

df.columns.values - единственная команда, которая работала для python 3 в блокноте jupyter.