python - 如何设置熊猫数据框数据左/右对齐？

Question

我pd.set_option("display.colheader_justify","right")用来设置列标题。但我找不到数据的选项pd.describe_option()。

如何设置数据框中的数据显示每列的左对齐或右对齐？或者，是否可以为整行数据显示定义格式模板？

Answer 1

如果要更改 Jupyter Notebook 中的显示，可以使用样式功能。

# Test data
df = DataFrame({'text': ['foo', 'bar'],
                 'number': [1, 2]})

df.style.set_properties(**{'text-align': 'right'})

Answer 2

@Romain给出的答案很好，但我想总结一些评论：

# Test data
df = DataFrame({'text': ['foo', 'bar'],'number': [1, 2]})

dfStyler = df.style.set_properties(**{'text-align': 'left'})
dfStyler.set_table_styles([dict(selector='th', props=[('text-align', 'left')])])

将对齐所有表格文本和列标题。

Answer 3

我不需要以相同的方式证明所有列的合理性，而是需要以不同的方式证明某些列的合理性。由于该线程中没有提及，我想提醒该subset选项的存在：

Styler.set_properties(subset=None, **kwargs)[source]

从与 OP 相同的示例中，可以仅左对齐“文本”列：

df = pd.DataFrame({'text': ['foo', 'bar'],
             'number': [1, 2]})
dfStyler = df.style.set_properties(subset=['text'],**{'text-align': 'left'})

Answer 4

例如，如果您想将文本和标题都向左对齐，您可以使用：

df.style.set_properties(**{'text-align': 'left'}).set_table_styles([ dict(selector='th', props=[('text-align', 'left')] ) ])

这首先将文本设置到左侧，然后设置标题。

Answer 5

pip3 install tabulate

from tabulate import tabulate
df = pd.DataFrame ({'Text': ['abcdef', 'x'], 'Value': [12.34, 4.2]})
print(tabulate(df, showindex=False, headers=df.columns))

Text      Value
------  -------
abcdef    12.34
x          4.2

这将自动将 pandas 标题和列数据对齐到良好的视图格式。自动将 pandas 数据框列数据向左对齐。删除熊猫数据框中索引的显示。将----放在标题和列数据之间。

Answer 6

我将@Hagbard的答案包装在一个函数中，以便在我希望在笔记本单元格上显示包含英文文本的 pandas 数据框时使用它：

from pandas import DataFrame


def left_align(df: DataFrame):
    left_aligned_df = df.style.set_properties(**{'text-align': 'left'})
    left_aligned_df = left_aligned_df.set_table_styles(
        [dict(selector='th', props=[('text-align', 'left')])]
    )
    return left_aligned_df

为了显示一个数据框，我简单地写了这个：

left_align(df.head())

注意：对于大型数据集，它会在df 没有任何抽象的情况下打印 的所有行和列，因此 Jupyter 崩溃！这就是为什么我将它与.head()or.tail()或其他一些限制一起使用。）

Answer 7

在我的情况下，我的 Pandas DataFrame 有一个类包装器。__str__()这允许我通过自定义包装器的方法来左对齐 DataFrame 的字符串输出。

以下是我根据Unutbu 对类似问题的回答为我的应用程序解决问题的方法。Pandas DataFrame 被引用self.data：

def __str__(self):
    """
    Return the test stats report as a single string
    with left-justified columns.

    """
    # Columns containing boolean values need different format strings
    # to avoid 'ValueError: Invalid format specifier' exceptions.
    BOOL_COLUMNS = ['success',]

    formatters = {}
    for li in list(self.data.columns):
        if li in BOOL_COLUMNS:
            form = "{{!s:<5}}".format()
        else:
            max = self.data[li].str.len().max()
            form = "{{:<{}s}}".format(max)

        formatters[li] = functools.partial(str.format,form)

    return self.data.to_string(formatters=formatters, index=False)

Answer 8

你可以通过一个新的上下文来控制它：

with pd.option_context('display.colheader_justify','right'):
    ...

Answer 9

由于使用的解决方案在控制台打印pandas.Styler中不起作用（至少对我而言），我使用pandas 1.3.3和示例数据框提出了以下代码，打印所有字符串列左对齐（无标题）：

    df = pd.DataFrame({'float': [0.123, 7],
                       'int': [3, 357676],
                       'str': ["hello world", "bye"],
                       'cat': pd.Series(["a", "bbb"], dtype="category"),
                       'bool': [True, False]
                       })

    formatters = {}
    for col in df.select_dtypes("object"):
        len_max = df[col].str.len().max()
        formatters[col] = lambda _: f"{_:<{len_max}s}"

    print(df.to_string(formatters=formatters))

       float     int          str  cat   bool
    0  0.123       3  hello world    a   True
    1  7.000  357676  bye          bbb  False

---

如果您还想将标题左对齐，请添加justify='left'. 出于某种原因，对于某些列，标题现在是一个字符太远了，但不是全部：

    print(df.to_string(formatters=formatters, justify="left"))

       float  int    str          cat   bool 
    0  0.123       3  hello world    a   True
    1  7.000  357676  bye          bbb  False

---

但是，将此模式应用于其他 dtype 失败（也适用于字符串列）。我不知道为什么会这样。请注意，字符串转换是通过下面添加astype的，也在 f 字符串内：

    formatters = {}
    for col in df.columns:
        len_max = df[col].astype(str).str.len().max()
        formatters[col] = lambda _: f"{_!s:<{len_max}s}"
        print(col, len_max)

    print(df.to_string(formatters=formatters))

      float    int          str    cat   bool
    0 0.123  3      hello world  a      True 
    1 7.0   357676        bye    bbb    False