Python Pandas DataFrame.to_string

Pandas DataFrame是一个二维的大小可变的，可能是异质的表格数据结构，有标记的axis（行和列）。算术操作在行和列的标签上对齐。它可以被认为是一个类似于Dict的系列对象的容器。这是Pandas的主要数据结构。

Pandas DataFrame.to_string()函数将一个DataFrame渲染成控制台友好的表格输出。

语法: DataFrame.to_string(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep=’NaN’, formatters=None, float_format=None, sparsify=None, index_names=True, justify=None, max_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, decimal=’.’, line_width=None)

参数:
buf : 要写入的缓冲区。
columns :要写入的列的子集。默认情况下是写所有的列。
col_space :每列的最小宽度。
header：写出列名。如果给了一个字符串的列表，则假定它是列名的别名。
index : 是否打印索引（行）标签。
na_rep :要使用的NAN的字符串表示。
formatters：格式化函数，按位置或名称应用于列的元素。
float_format :格式化函数，如果列的元素是浮动的，则应用于这些元素。这个函数的结果必须是一个unicode字符串。
sparsify : 对于具有分层索引的DataFrame，设置为False，以打印每一行的每个多索引键。
index_names :打印索引的名称。
max_rows :在控制台显示的最大行数。
max_cols :在控制台显示的最大列数。
show_dimensions :显示DataFrame的尺寸（行数与列数）。
decimal :字符被认为是小数的分隔符，例如欧洲的’，’。
line_width :以字符为单位包住一行的宽度。

返回： str（或unicode，取决于数据和选项）。

示例#1：使用DataFrame.to_string()函数将给定的DataFrame渲染成控制台友好的表格式输出。在输出中不要包括索引标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H')
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 :

现在我们将使用DataFrame.to_string()函数将给定的DataFrame渲染成一个控制台友好的表格输出。

# print in tabular format
result = df.to_string(index = False)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，DataFrame.to_string()函数已经成功地将给定的数据框架渲染到控制台友好的表格输出。

示例#2：使用DataFrame.to_string()函数将给定的DataFrame渲染成控制台友好的表格输出。用字符串 “Missing “来表示给定数据框架中的缺失值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 :

现在我们将使用DataFrame.to_string()函数将给定的DataFrame渲染成一个控制台友好的表格输出。

# print in tabular format
result = df.to_string(na_rep = 'Missing')
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，DataFrame.to_string()函数已经成功地将给定的数据框架渲染成控制台友好的表格式输出。