pandas 打印|极客教程

pandas 打印

引言

在数据分析和数据处理过程中，pandas 是一个非常常用的工具，它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据处理变得更加高效和方便。在进行数据分析的过程中，经常需要查看和检查数据，而 pandas 提供了多种方法来打印和展示数据，本文将详细介绍如何使用 pandas 打印数据，包括基本的数据查看、打印某一部分数据、自定义打印格式等内容。

基本数据查看

在 pandas 中，最常用的数据结构是 DataFrame，我们可以通过 DataFrame 的方法来打印数据。下面以一个简单的示例来说明如何查看 DataFrame 的数据：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看 DataFrame 的前几行数据
print(df.head())

# 查看 DataFrame 的后几行数据
print(df.tail())

运行上面的代码，会输出 DataFrame 的前几行和后几行数据，例如：

通过 head() 和 tail() 方法，我们可以快速查看 DataFrame 的头部和尾部数据，以便对数据进行初步了解。

打印某一部分数据

除了查看头部和尾部的数据，我们还经常需要查看 DataFrame 中的某一部分数据。pandas 提供了多种方法来选择和打印数据，如使用 iloc、loc、at、iat 等方法。下面是一些示例代码：

# 使用 iloc 打印指定行和列的数据
print(df.iloc[1:3, :])

# 使用 loc 打印指定行和列的数据
print(df.loc[:, ['A']])

# 使用 at 打印指定行和列的数据
print(df.at[2, 'B'])

# 使用 iat 打印指定行和列的数据
print(df.iat[3, 0])

上面的代码分别演示了如何使用 iloc、loc、at、iat 方法来选择和打印指定行和列的数据。运行上面的代码，可以看到选择的数据部分被打印出来。

自定义打印格式

除了使用默认的打印格式外，我们还可以通过设置 pandas 的参数来自定义打印格式，以便更好地展示数据。下面是一些常用的自定义打印格式的设置：

# 设置打印的最大行数
pd.set_option('display.max_rows', 10)

# 设置打印的最大列数
pd.set_option('display.max_columns', 5)

# 设置打印的小数点位数
pd.set_option('display.precision', 2)

# 设置每一列的宽度
pd.set_option('display.max_colwidth', 15)

# 设置是否显示 DataFrame 的横纵坐标轴
pd.set_option('show_dimensions', True)

通过设置这些参数，我们可以根据需要自定义 DataFrame 的打印格式。例如，设置了 display.precision 为 2 后，打印的数据小数点位数就会保留两位。设置了 display.max_colwidth 后，每一列的宽度会被调整为指定的长度。运行设置参数后，再次打印 DataFrame，可以看到打印格式被自定义了。