Python的pandas是否有类似于R中View的功能？

Question

View是一个非常有用的函数，允许我在R中查看大数据框的横截面。

Python的pandas DataFrame是否有R的View函数的等效物？

我在R中使用RStudio，在Python中使用PyCharm。

- uday

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.describe()方法和.head()或.tail()非常好用。我建议你熟悉这些方法。一旦你处理的数据超过几千行，查看整个数据框不仅没有帮助，而且还会给你的计算机带来巨大的负担... - Justin

不行，这些都没有帮助。在R和pandas中，head和tail只提供有限的视图，无法帮助我发现问题。我特别想知道pandas中对应的“View”函数。head和tail适用于检查代码是否运行正常，但不能替代数据可视化。 - uday

我听到你了。但我告诉你要尽量远离 R 中的 View 函数。View 不是“数据可视化”，而是显示数据的表格。但是为了回答你的问题，pandas 没有任何东西可以弹出一个新窗口显示完整的数据。 - Justin

好知道。但这会让生活变得更加困难。毫无疑问，pandas比R更快，但我想每当我需要进行开发（而不是生产）工作时，我将不得不回到R。 - uday

@Justin 对于RStudio来说，“huge burden on your machine”并不成立，因为它的View()函数可以动态地分块加载数据，并且允许您进行排序、过滤等操作。 - Paul

“pandas比R快肯定是错误的……”这种说法是完全错误的：请看这里https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-:-Grouping - gented

Answer 1

一个更快的选项可能是通过添加以下代码来设置pandas数据帧以防止换行：

```python pd.set_option('display.max_colwidth', None) ```

请注意，这将允许每个单元格中的文本完全显示，而不是被截断，并且可能会导致表格变得更宽。

import pandas
pandas.set_option('expand_frame_repr', False)

我正在使用Sublime Text 2，它看起来是这样的：

放入选项之前（注意输出文本环绕的情况）

放入选项之后（请注意输出如何继续）

还要确保未选中“查看” > “自动换行”。

此外，您可以使用head（＃）按需要打印更多或更少，如下所示：

mydf = pandas.DataFrame.from_csv('myfile.csv', header=1)
print mydf.head(20) # Prints first 20 lines

这里还有一些其他的pandas选项：

pandas.set_option('display.max_columns', 0) # Display any number of columns
pandas.set_option('display.max_rows', 0) # Display any number of rows

- Will

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通过PyCharm，你可以使用调试器并使用“运行”>“评估表达式”。您可以查看NumPy的默认设置，目前似乎不支持数据框，但您可以评估mydf.as_matrix()以查看DataFrame内容。 - Will

这不是只在调试期间激活吗？ - uday

是的，不幸的是只有调试器。 - Will

Answer 2

Spyder在Anaconda中（或者我喜欢称之为Python的R Studio）给你提供了查看和排序整个数据框的能力，就像你在R中使用变量浏览器一样。

https://www.continuum.io/

- AffableAmbler

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如果您无法正确查看表格，请尝试重新启动Spyder。 - cloudscomputes

Answer 3

如果你是一个经常使用R语言并且也在使用Python，而且你更喜欢使用R Studio，那么我建议你使用R Studio来编写Python脚本。 你可以使用reticulate库进行相同操作。 reticulate::conda_python()会带你到Python控制台，要编写脚本，只需从菜单中创建新的Python脚本即可。 接下来考虑以下用Python编写的代码：

import pandas as pd
df_python = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0],
               'num_wings': [2, 0, 0, 0],
               'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},
              index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])

这将创建一个 pandas 数据框 df_python。

现在使用 exit 关键字退出 Python 控制台。现在当您使用 py$ 时，您可以访问 Python 对象。这可以让您在 R 中使用此数据框，因此您也可以使用 View(py$df_python) 查看数据框，并获得以下输出。

继续编写代码吧！

- Vishal Sharma

Answer 4

在ipython（笔记本或qtconsole）中，您可以执行以下操作：

from IPython.display import HTML
HTML(myDataFrame.to_html())

虽然这不能帮助你在PyCharm上，但可能值得追求。

- Paul H

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一定是我的设置有问题。 - uday

它会导致你的笔记本崩溃 =/ - jvqp