从pandas中的数据框中的所有列输出数据

Question

我有一个名称的csv文件params.csv.我打开ipython qtconsole并用以下方法创建了一只熊猫dataframe:

import pandas
paramdata = pandas.read_csv('params.csv', names=paramnames)

其中,paramnames是一个字符串对象的python列表.示例paramnames(实际列表的长度为22):

paramnames = ["id",
"fc",
"mc",
"markup",
"asplevel",
"aspreview",
"reviewpd"]

在ipython提示符下,如果我输入paramdata并按回车键,那么我不会获得带有列和值的数据框,如Pandas网站上的示例所示.相反,我获得有关数据帧的信息.我明白了:

In[35]: paramdata
Out[35]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 59 entries, 0 to 58
Data columns:
id                    59  non-null values
fc                    59  non-null values
mc                    59  non-null values
markup                59  non-null values
asplevel              59  non-null values
aspreview             59  non-null values
reviewpd              59  non-null values

如果我键入,paramdata['mc']那么我确实得到了mc列的预期值.我有两个问题:

(1)在pandas网站上的例子中(例如,参见df这里的输出:http://pandas.sourceforge.net/indexing.html#additional-column-access)输入数据帧的名称给出了实际的数据.为什么我如上所示获取有关数据帧的信息而不是实际数据？我需要在某处设置一些输出选项吗？

(2)如何在不必键入名称的情况下将数据框中的所有列输出到屏幕,即无需输入类似的内容paramdata[['id','fc','mc']].

我正在使用pandas 0.8版.

谢谢.

Answer 1

使用:

pandas.set_option('display.max_columns', 7)

这将迫使Pandas显示您拥有的7列.或者更一般地说:

pandas.set_option('display.max_columns', None)

这会强制它显示任意数量的列.

说明:max_columnsis 的默认值0,它告诉Pandas只有在所有列都可以挤入控制台宽度时才显示表.

或者,您可以使用以下命令将控制台宽度(以字符为单位)从默认值80更改为:

pandas.set_option('display.width', 200)

Answer 2

屏幕上显示的数据太多,因此会显示摘要.

如果你想输出数据(它可能不适合在屏幕上看起来不太好):

print paramdata.values

将数据帧转换为其numpy-array矩阵表示.

paramdata.columns

存储相应的列名称和

paramdata.index

存储相应的索引(行名称).

Answer 3

我知道这是一个老问题,但我遇到了类似的问题,我认为我所做的也适合你.

我使用了to_csv()方法并写入stdout:

import sys

paramdata.to_csv(sys.stdout)

这应该转储整个数据帧,无论它是否可以很好地打印,并且您可以使用to_csv参数来配置列分隔符,是否打印索引等.

编辑:现在可以使用具有类似效果None的目标.to_csv(),这可以说是更好的:

paramdata.to_csv(None)

Answer 4

在ipython,我使用它来打印一个工作得很好的数据帧的一部分(打印前100行):

print paramdata.head(100).to_string()

Answer 5

您还可以使用DataFrame.head(x)/ .tail(x)显示DataFrame的前/后x行.

Answer 6

我从R开始使用python，R的head()函数以一种非常方便的方式包装行以查看数据：

> head(cbind(mtcars, mtcars, mtcars))
                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb  mpg cyl
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4 21.0   6
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4 21.0   6
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1 22.8   4
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1 21.4   6
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2 18.7   8
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1 18.1   6
                  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb  mpg cyl disp  hp
Mazda RX4          160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4 21.0   6  160 110
Mazda RX4 Wag      160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4 21.0   6  160 110
Datsun 710         108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1 22.8   4  108  93
Hornet 4 Drive     258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1 21.4   6  258 110
Hornet Sportabout  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2 18.7   8  360 175
Valiant            225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1 18.1   6  225 105
                  drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

我开发了以下python小功能来模仿此功能：

def rhead(x, nrow = 6, ncol = 4):
    pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
    seq = np.arange(0, len(x.columns), ncol)
    for i in seq:
        print(x.loc[range(0, nrow), x.columns[range(i, min(i+ncol, len(x.columns)))]])
    pd.set_option('display.expand_frame_repr', True)

（显然取决于熊猫和numpy）