漂亮打印熊猫数据框

如何将pandas数据框打印为基于文本的漂亮表格，如下所示？

+------------+---------+-------------+
| column_one | col_two |   column_3  |
+------------+---------+-------------+
|          0 |  0.0001 | ABCD        |
|          1 |  1e-005 | ABCD        |
|          2 |  1e-006 | long string |
|          3 |  1e-007 | ABCD        |
+------------+---------+-------------+

我刚刚找到了一个满足这种需求的好工具，它称为tabulate。

它打印表格数据并与一起使用DataFrame。

from tabulate import tabulate
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col_two' : [0.0001, 1e-005 , 1e-006, 1e-007],
                   'column_3' : ['ABCD', 'ABCD', 'long string', 'ABCD']})
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))

+----+-----------+-------------+
|    |   col_two | column_3    |
|----+-----------+-------------|
|  0 |    0.0001 | ABCD        |
|  1 |    1e-05  | ABCD        |
|  2 |    1e-06  | long string |
|  3 |    1e-07  | ABCD        |
+----+-----------+-------------+

注意：

要取消所有类型数据的行索引，请通过showindex="never"或showindex=False。

一种简单的方法是将HTML输出为html，pandas可以直接使用：

df.to_html('temp.html')

熊猫> = 1.0

如果您想要一个内置函数将数据转储到某些github markdown中，则现在有了一个。看一下to_markdown：

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1, 2, 3]}, index=['a', 'a', 'b'])  
print(df.to_markdown()) 

|    |   A |   B |
|:---|----:|----:|
| a  |   1 |   1 |
| a  |   2 |   2 |
| b  |   3 |   3 |

这是在github上的样子：

请注意，您仍然需要tabulate安装该软件包。

如果您在Jupyter笔记本中，则可以运行以下代码，以格式正确的表格交互显示数据框。

这个答案建立在上面的to_html（'temp.html'）答案的基础上，但不是直接在笔记本中显示格式正确的表，而是创建文件：

from IPython.display import display, HTML

display(HTML(df.to_html()))

由于以下示例中的代码而获得了此代码的感谢：在iPython Notebook中将DataFrame显示为表

您可以使用prettytable将表呈现为文本。诀窍是将data_frame转换为内存中的csv文件，并让prettytable读取该文件。这是代码：

from StringIO import StringIO
import prettytable    

output = StringIO()
data_frame.to_csv(output)
output.seek(0)
pt = prettytable.from_csv(output)
print pt

我用了一段时间的答案，发现在大多数情况下都很好。不幸的是，由于熊猫的to_csv和prettytable 的from_csv之间不一致，因此我不得不以其他方式使用prettytable。

一种失败的情况是包含逗号的数据框：

pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': ['a,', 'b']})

Prettytable引发以下形式的错误：

Error: Could not determine delimiter

下面的函数处理这种情况：

def format_for_print(df):    
    table = PrettyTable([''] + list(df.columns))
    for row in df.itertuples():
        table.add_row(row)
    return str(table)

如果您不关心索引，请使用：

def format_for_print2(df):    
    table = PrettyTable(list(df.columns))
    for row in df.itertuples():
        table.add_row(row[1:])
    return str(table)

遵循Mark的回答，如果由于某些原因（例如，您想在控制台上进行快速测试）而不使用Jupyter，则可以使用该DataFrame.to_string方法，该方法至少适用于-Pandas 0.12（2014）起。

import pandas as pd

matrix = [(1, 23, 45), (789, 1, 23), (45, 678, 90)]
df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('abc'))
print(df.to_string())

#  outputs:
#       a    b   c
#  0    1   23  45
#  1  789    1  23
#  2   45  678  90

也许您正在寻找这样的东西：

def tableize(df):
    if not isinstance(df, pd.DataFrame):
        return
    df_columns = df.columns.tolist() 
    max_len_in_lst = lambda lst: len(sorted(lst, reverse=True, key=len)[0])
    align_center = lambda st, sz: "{0}{1}{0}".format(" "*(1+(sz-len(st))//2), st)[:sz] if len(st) < sz else st
    align_right = lambda st, sz: "{0}{1} ".format(" "*(sz-len(st)-1), st) if len(st) < sz else st
    max_col_len = max_len_in_lst(df_columns)
    max_val_len_for_col = dict([(col, max_len_in_lst(df.iloc[:,idx].astype('str'))) for idx, col in enumerate(df_columns)])
    col_sizes = dict([(col, 2 + max(max_val_len_for_col.get(col, 0), max_col_len)) for col in df_columns])
    build_hline = lambda row: '+'.join(['-' * col_sizes[col] for col in row]).join(['+', '+'])
    build_data = lambda row, align: "|".join([align(str(val), col_sizes[df_columns[idx]]) for idx, val in enumerate(row)]).join(['|', '|'])
    hline = build_hline(df_columns)
    out = [hline, build_data(df_columns, align_center), hline]
    for _, row in df.iterrows():
        out.append(build_data(row.tolist(), align_right))
    out.append(hline)
    return "\n".join(out)


df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [11111, 22, 333]], columns=['a', 'b', 'c'])
print tableize(df)

输出：
+ ------- + ---- + ----- +
| 一个| b | c |
+ ------- + ---- + ----- +
| 1 | 2 | 3 |
| 11111 | 22 | 333 |
+ ------- + ---- + ----- +

我希望将数据框打印出来，但也希望在同一页面上添加一些结果和注释。我已经完成了上述工作，但无法获得想要的东西。我最终使用file.write（df1.to_csv（））和file.write（“ ,,, blah ,,,,, blah”）语句在页面上获取我的其他内容。当我打开csv文件时，它直接进入了一个电子表格，该电子表格以正确的速度和格式打印了所有内容。