Comment puis-je agrandir l'affichage de sortie pour voir plus de colonnes?
Existe-t-il un moyen d'élargir l'affichage de la sortie en mode interactif ou en mode d'exécution de script?
Plus précisément, j'utilise la fonction describe () sur un Pandas dataframe. Lorsque la variable dataframe a une largeur de 5 colonnes (étiquettes), j'obtiens les statistiques descriptives souhaitées. Cependant, si la variable dataframe a plus de colonnes, les statistiques sont supprimées et quelque chose comme ceci est renvoyé:
>> 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
La valeur "8" indique s'il y a 6 ou 7 colonnes. À quoi le "8" fait-il référence?
J'ai déjà essayé de faire glisser la fenêtre IDLE plus grande, ainsi que d'augmenter les options de largeur "Configurer IDLE", mais en vain.
Mon objectif en utilisant Pandas et describe () est d'éviter d'utiliser un deuxième programme tel queSTATApour effectuer des manipulations et des enquêtes de base.
Python/IDLE 2.7.3
Pandas 0.8.1
Notepad ++ 6.1.4 (UNICODE)
Windows Vista SP2
As @bmu mentioned, pandas auto detects (by default) the size of the display area, a summary view will be used when an object repr does not fit on the display. You mentioned resizing the IDLE window, to no effect. If you do print df.describe().to_string() does it fit on the IDLE window?
The terminal size is determined by pandas.util.terminal.get_terminal_size(), this returns a tuple containing the (width, height) of the display. Does the output match the size of your IDLE window? There might be an issue (there was one before when running a terminal in emacs).
Note that it is possible to bypass the autodetect, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) will never switch to summary view if number of rows, columns does not exceed the given limits.
Update: Pandas 0.23.4 onwards
pandas.set_printoptions(...) is deprecated. Instead, use pandas.set_option. Like:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
Here is the help for 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)
Essaye ça:
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
De la documentation:
display.expand_frame_repr: boolean
Max_columns est toujours respecté, qu'il s'agisse d'imprimer ou non la totalité du DataFrame pour des DataFrames étendus sur plusieurs lignes, mais la sortie sera renvoyée sur plusieurs "pages" si sa largeur dépasse display.width [défaut: True] [actuellement: True]
Voir: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.set_option.html
Si vous souhaitez définir temporairement des options pour afficher un seul DataFrame volumineux, vous pouvez utiliser option_context :
with pd.option_context('display.max_rows', -1, 'display.max_columns', 5):
print df
Les valeurs des options sont restaurées automatiquement lorsque vous quittez le bloc with.
Définissez la largeur maximale de la colonne avec:
pd.set_option('max_colwidth', 800)
Cette instruction particulière définit une largeur maximale de 800 pixels par colonne.
Seulement utiliser ces 3 lignes a fonctionné pour moi:
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/Code Visual Studio 1.26
Vous pouvez ajuster les options d'impression des pandas avec 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
Cependant, cela ne fonctionnera pas dans tous les cas, car les pandas détectent la largeur de votre console et utilisera uniquement to_string si la sortie est adaptée à la console (voir la documentation de set_printoptions). Dans ce cas, vous pouvez appeler explicitement to_string comme répondu par BrenBarn .
Mettre à jour
Avec la version 0.10, la manière dont les cadres de données larges sont imprimés est modifiée :
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
En outre, l’API pour la configuration des options de pandas a été modifiée:
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
Vous pouvez configurer l’affichage de la sortie pour qu’il corresponde à la largeur actuelle de votre terminal:
pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])
Vous pouvez utiliser print df.describe().to_string() pour le forcer à afficher tout le tableau. (Vous pouvez utiliser to_string() comme ceci pour n’importe quel DataFrame. Le résultat de describe est simplement un DataFrame lui-même.)
Le 8 correspond au nombre de lignes du cadre de données contenant la "description" (car describe calcule 8 statistiques, min, max, moyenne, etc.).
Selon les docs pour la v0.18.0 , si vous utilisez un terminal (c’est-à-dire pas un ordinateur portable iPython, qtconsole ou IDLE), c’est un double sens pour permettre à Pandas de détecter automatiquement la largeur de voler avec combien de colonnes il montre:
pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)
Il semble que toutes les réponses ci-dessus résolvent le problème. Un autre point: au lieu de pd.set_option('option_name'), vous pouvez utiliser le paramètre (auto-complete-capable)
pd.options.display.width = None
Voir Pandas doc: Options et paramètres:
Les options ont un nom complet «en pointillé», insensible à la casse (par exemple, .
display.max_rows). Vous pouvez obtenir/définir directement les options en tant qu'attributs de l'attributoptionsde niveau supérieur: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
[...]
pour les paramètres max_...:
max_rowsetmax_columnssont utilisés dans les méthodes__repr__()pour décider sito_string()ouinfo()est utilisé pour restituer un objet en chaîne. Si python/IPython est exécuté sur un terminal, vous pouvez le définir sur 0. Les pandas détecteront automatiquement correctement la largeur du terminal et basculeront vers un format plus petit au cas où toutes les colonnes ne correspondraient pas verticalement. Le bloc-notes IPython, IPython qtconsole ou IDLE ne s'exécutent pas dans un terminal et il est donc impossible d'effectuer une détection automatique correcte. 'None' signifie illimité. [italique pas dans l'original]
pour le paramètre width:
Largeur de l'affichage en caractères. Si python/IPython est exécuté sur un terminal, vous pouvez définir
Noneet les pandas détecteront automatiquement correctement la largeur. Notez que le bloc-notes IPython, IPython qtconsole ou IDLE ne s'exécutent pas dans un terminal et qu'il n'est donc pas possible de détecter correctement la largeur.
J'ai utilisé ces paramètres lorsque l'échelle des données est élevée.
# 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)
Vous pouvez vous référer à la documentation ici
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]))
Sortie:
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
Si vous ne voulez pas modifier vos options d’affichage et que vous voulez seulement voir cette liste de colonnes sans développer toutes les données affichées, vous pouvez essayer:
df.columns.values
Vous pouvez aussi essayer en boucle:
for col in df.columns:
print(col)