如何设置pandas数据帧数据左/右对齐？

Question

我pd.set_option("display.colheader_justify","right")用来设置列标题.但我无法找到数据选项pd.describe_option().

如何设置数据框内的数据显示每列的左对齐或右对齐？或者,是否可以为整个行数据显示定义格式模板？

Answer 1

@Romain给出的答案很棒，但我想总结一些评论：

# Test data
df = DataFrame({'text': ['foo', 'bar'],'number': [1, 2]})

dfStyler = df.style.set_properties(**{'text-align': 'left'})
dfStyler.set_table_styles([dict(selector='th', props=[('text-align', 'left')])])

也会对齐所有表格文本和列标题。

Answer 2

如果要更改Jupyter Notebook中的显示,可以使用" 样式"功能.

# Test data
df = DataFrame({'text': ['foo', 'bar'],
                 'number': [1, 2]})

df.style.set_properties(**{'text-align': 'right'})

Answer 3

pip3 install tabulate

from tabulate import tabulate
df = pd.DataFrame ({'Text': ['abcdef', 'x'], 'Value': [12.34, 4.2]})
print(tabulate(df, showindex=False, headers=df.columns))

Text      Value
------  -------
abcdef    12.34
x          4.2

这将自动将 pandas 标题和列数据对齐到良好的视图格式。自动将 pandas 数据框列数据向左对齐。删除 pandas 数据框中索引的显示。在标题和列数据之间放置 ----。

Answer 4

由于使用的解决方案pandas.Styler不适用于控制台打印（至少对我来说），因此我使用pandas 1.3.3和示例数据框想出了以下代码，打印所有字符串列左对齐（无标题）：

    df = pd.DataFrame({'float': [0.123, 7],
                       'int': [3, 357676],
                       'str': ["hello world", "bye"],
                       'cat': pd.Series(["a", "bbb"], dtype="category"),
                       'bool': [True, False]
                       })

    formatters = {}
    for col in df.select_dtypes("object"):
        len_max = df[col].str.len().max()
        formatters[col] = lambda _: f"{_:<{len_max}s}"

    print(df.to_string(formatters=formatters))

       float     int          str  cat   bool
    0  0.123       3  hello world    a   True
    1  7.000  357676  bye          bbb  False

如果您还想左对齐标题，请添加justify='left'. 由于某种原因，对于某些列，标题现在离左侧太远，但并非对于所有列：

    print(df.to_string(formatters=formatters, justify="left"))

       float  int    str          cat   bool 
    0  0.123       3  hello world    a   True
    1  7.000  357676  bye          bbb  False

但是，将此模式应用于其他数据类型会失败（也适用于字符串列）。我不知道为什么会发生这种情况。请注意，字符串转换是在 via 下面添加的astype，也在 f 字符串内：

    formatters = {}
    for col in df.columns:
        len_max = df[col].astype(str).str.len().max()
        formatters[col] = lambda _: f"{_!s:<{len_max}s}"
        print(col, len_max)

    print(df.to_string(formatters=formatters))

      float    int          str    cat   bool
    0 0.123  3      hello world  a      True 
    1 7.0   357676        bye    bbb    False

Answer 5

我没有以相同的方式证明所有列的合理性，而是需要以不同的方式证明某些列的合理性。由于在这个线程没有提及，我想提醒的存在的subset选项：

Styler.set_properties(subset=None, **kwargs)[source]

从与 OP 相同的示例中，可以只对“文本”列进行左对齐：

df = pd.DataFrame({'text': ['foo', 'bar'],
             'number': [1, 2]})
dfStyler = df.style.set_properties(subset=['text'],**{'text-align': 'left'})