Отображение всего DataFrame pandas в IPython notebook

Быстрый ответ

Для регулирования количества строк, отображаемых в DataFrame, используйте команду pd.set_option('display.max_rows', num), где num — это максимальное число строк для показа. Если необходимо снять это ограничение, укажите вместо числа None.

pd.set_option('display.max_rows', 10)  # Показано будет только 10 строк.

Быстрые изменения: Настройка параметров отображения

Библиотека Pandas предоставляет возможность временно изменять параметры отображения, в рамках одного контекста. Воспользуйтесь для этого конструкцией pd.option_context. Изменения, внесенные таким образом, будут действительны только внутри данного блока кода.

with pd.option_context('display.max_rows', None):
    print(df)  # Нужно выводить DataFrame полностью? Вот как это сделать.

Улучшаем отображение вашего DataFrame: ширина и точность

Вы также можете установить предпочтительную ширину отображения и точность чисел после запятой в DataFrame. Используйте для этого параметры 'display.width' и 'display.precision' соответственно.

pd.set_option('display.width', 150)  # DataFrame занимает всю доступную ширину.
pd.set_option('display.precision', 2)  # Округляем числа до двух знаков после запятой.

Визуализация

Вот как примерно будет выглядеть DataFrame в Pandas после установки максимального числа отображаемых строк:

строка 1 🐼   <- Первые строки (все, что видно)
строка 2 🐼   <- Ещё видимые строки
строка 3 🐼   <- И ещё видимые строки
⬛⬛⬛           <- Здесь начинаются скрытые строки, если они есть

Установивже опцию pd.options.display.max_rows = n, вы сами определяете, сколько строк (или панд) хотите видеть:

pd.options.display.max_rows = 6  # Выберем для отображения шесть строк.

Настройка вашего окружения: контекстные адаптации

Отображение в различных средах

В некоторых средах может быть свой специфический механизм отображения. Например, в Jupyter Notebooks вместо использования set_option более удобно применять метод df.head(500).

Возврат к настройкам по умолчанию

Очень важно знать, как вернуть исходные настройки. Для сброса конкретного параметра можно использовать команду pd.reset_option, а для возврата ко всем настройкам по умолчанию — pd.reset_option('all').

Исследование параметров с помощью автодополнения

В средах, поддерживающих iPython, например, Jupyter, можно легко ознакомиться со всеми параметрами, воспользовавшись автодополнением: достаточно ввести pd.options. и нажать клавишу Tab.

Расширяем возможности: Изучение дополнительных опций

Исследование дополнительных параметров отображения

Вы можете увидеть полный список параметров, вызвав pd.describe_option('display'), это поможет настроить отображение с учётом ваших потребностей.

Особенности работы в Jupyter Notebook

Jupyter Notebook предоставляет обширные возможности для настройки отображения DataFrame, включая, например, следующее:

• Преобразование DataFrame в HTML для статического отображения с помощью HTML(df.to_html(max_rows=10)).
• Применение пользовательских стилей CSS к отображению, используя df.style.set_table_styles.

Полезные материалы

1. Опции и настройки — документация Pandas 2.2.0 — подробное руководство по настройке параметров отображения в Pandas.
2. Как настроить отображение большего количества столбцов в DataFrame Pandas? – Stack Overflow — обсуждение практического использования настроек отображения на Stack Overflow.
3. DataFrame Pandas: Профессиональная работа с данными – Real Python — полезный учебник по работе с DataFrames в Pandas.
4. Настройка максимального числа строк для отображения в Pandas – Stack Overflow — советы экспертов о том, как установить максимальное число строк для отображения в Pandas.
5. Личный сайт Криса Элбона — заметки о работе с данными и машинным обучением, в том числе и о работе с инструментами Pandas.