如何在沒有索引的情況下打印 Pandas DataFrame

Question

我想打印整個數據框，但我不想打印索引

此外，一列是日期時間類型，我只想打印時間，而不是日期。

數據框看起來像：

   User ID           Enter Time   Activity Number
0      123  2014-07-08 00:09:00              1411
1      123  2014-07-08 00:18:00               893
2      123  2014-07-08 00:49:00              1041

我希望它打印為

User ID   Enter Time   Activity Number
123         00:09:00              1411
123         00:18:00               893
123         00:49:00              1041

Answer 1

蟒蛇 2.7

print df.to_string(index=False)

蟒蛇 3

print(df.to_string(index=False))

Answer 2

打印時，下面的行將隱藏 DataFrame 的索引列

df.style.hide_index()

更新：用 Python 3.7 測試

Answer 3

print(df.to_csv(sep='\t', index=False))

或者可能：

print(df.to_csv(columns=['A', 'B', 'C'], sep='\t', index=False))

Answer 4

保留“漂亮打印”使用

from IPython.display import HTML
HTML(df.to_html(index=False))

Answer 5

如果你想漂亮地打印數據框，那么你可以使用tabulate包。

import pandas as pd
import numpy as np
from tabulate import tabulate

def pprint_df(dframe):
    print tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False)

df = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10), 
    'col2': np.random.randint(50, 100, 10), 
    'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})

pprint_df(df)

具體來說， showindex=False ，顧名思義，允許您不顯示索引。 輸出將如下所示：

+--------+--------+--------+
|   col1 |   col2 |   col3 |
|--------+--------+--------|
|     15 |     76 |   5175 |
|     30 |     97 |   3331 |
|     34 |     56 |   3513 |
|     50 |     65 |    203 |
|     84 |     75 |   7559 |
|     41 |     82 |    939 |
|     78 |     59 |   4971 |
|     98 |     99 |    167 |
|     81 |     99 |   6527 |
|     17 |     94 |   4267 |
+--------+--------+--------+

Answer 6

如果您只想打印字符串/json，可以使用以下方法解決：

print(df.to_string(index=False))

Buf 如果您也想序列化數據甚至發送到 MongoDB，最好執行以下操作：

document = df.to_dict(orient='list')

現在有 6 種方法可以定位數據，請在更適合您的panda 文檔中查看更多信息。

Answer 7

要回答“如何在沒有索引的情況下打印數據幀”問題，您可以將索引設置為空字符串數組（數據幀中的每一行一個），如下所示：

blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex

如果我們使用您帖子中的數據：

row1 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
row2 = (123, '2014-07-08 00:49:00', 1041)
row3 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
data = [row1, row2, row3]
#set up dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=('User ID', 'Enter Time', 'Activity Number'))
print(df)

通常會打印為：

   User ID           Enter Time  Activity Number
0      123  2014-07-08 00:09:00             1411
1      123  2014-07-08 00:49:00             1041
2      123  2014-07-08 00:09:00             1411

通過創建一個包含與數據框中行數一樣多的空字符串的數組：

blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex
print(df)

它將從輸出中刪除索引：

  User ID           Enter Time  Activity Number
      123  2014-07-08 00:09:00             1411
      123  2014-07-08 00:49:00             1041
      123  2014-07-08 00:09:00             1411

在 Jupyter Notebooks 中將按照此屏幕截圖呈現： Juptyer Notebooks dataframe with no index column

Answer 8

任何在 Jupyter Notebook 上工作以打印沒有索引列的 DataFrame 的人，這對我有用：

display(table.hide_index())

Answer 9

與上面使用 df.to_string(index=False) 的許多答案類似，我經常發現有必要提取一列值，在這種情況下，您可以使用以下內容使用 .to_string 指定單個列：

data = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10), 
    'col2': np.random.randint(50, 100, 10), 
    'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})

print(data.to_string(columns=['col1'], index=False)

print(data.to_string(columns=['col1', 'col2'], index=False))

它提供了一個易於復制（和無索引）的輸出，用於粘貼到其他地方（Excel）。 示例輸出：

col1  col2    
49    62    
97    97    
87    94    
85    61    
18    55

Answer 10

取自造王的回答：

Jupyter Notebook 可以在將單元格更改為 markdown 時將 GFM Markdown 表格語法轉換為表格。

因此，將 tablefmt 更改為 'github' 而不是 'psql' 並復制和粘貼。

    print(tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='github', showindex=False))

（蟒蛇 3）