¿Cómo imprimir bastante una serie completa de Pandas o DataFrame?

En este artículo, vamos a ver cómo imprimir bastante series / marcos de datos de pandas completos.

Hay 2 formas de imprimir bonitas series / marcos de datos de pandas completos:

• Usar el método pd.set_options()
• Usar el método pd.option_context()

Método 1: Usar el método pd.set_options()

Establece el valor de la opción especificada. Hay varias opciones de impresión bonitas disponibles para usar con este método.

Por ejemplo, display.max_columns, display.max_colwidth, display.max_rows, display.colheader_justify, display.precision, etc. A continuación se analizan algunas opciones de impresión bonitas:

• display.max_columns: El número máximo de columnas que deben imprimir los pandas. Si se proporciona Ninguno como argumento, se imprimirán todas las columnas.
• display.max_rows : el número máximo de filas que deben imprimir los pandas. Si se proporciona Ninguno como argumento, se imprimirán todas las filas.
• display.colheader_justify : controla la alineación de los encabezados de columna
• display.precision : Precisión de salida de punto flotante en términos de un número de lugares después del decimal, para formato regular y notación científica.
• display.date_dayfirst : cuando es verdadero, imprime y analiza las fechas con el día primero, por ejemplo, 20/12/2020
• display.date_yearfirst : cuando es verdadero, imprime y analiza las fechas con el año primero, por ejemplo, 2020/12/20
• display.width : Ancho de la pantalla en caracteres. Si se establece en Ninguno, los pandas detectarán automáticamente el ancho correctamente.

A continuación se muestra la implementación:

import pandas as pd
  
# Create a dataframe
df = pd.DataFrame({
  'Product_id': ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'JKL', 
                 'MNO', 'PQR', 'STU', 'VWX'],
    
  'Stall_no': [37, 38, 9, 50, 7, 23, 33, 4],
  'Grade': [1, 0, 0, 2, 0, 1, 3, 0],
    
  'Category': ['Fashion', 'Education', 'Technology', 
               'Fashion', 'Education', 'Technology', 
               'Fashion', 'Education'],
    
  'Demand': [10, 12, 14, 15, 13, 20, 10, 15],
  'charges1': [376, 397, 250, 144, 211, 633, 263, 104],
  'charges2': [11, 12, 9, 13, 4, 6, 13, 15],
  'Max_Price': [4713, 10352, 7309, 20814, 9261, 
                6104, 5257, 5921],
    
  'Selling_price': [4185.9477, 9271.490256, 6785.701362, 
                    13028.91782, 906.553935, 5631.247872, 
                    3874.264992, 4820.943]})
display(df)

Producción:

Usaremos algunas opciones del método set_options() en el df anterior para ver todas las filas, todas las columnas, todas las columnas en una fila con encabezados de columna alineados al centro y redondeando el número de lugares después del decimal para cada valor flotante a 2.

pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.colheader_justify', 'center')
pd.set_option('display.precision', 2)
display(df)

Producción:

Una vez configurado a través del método pd.set_options(), se utilizan los mismos ajustes con todos los siguientes comandos de impresión de marcos de datos. 

Método 2: Usar pd.option_context()

El método pd.set_option() proporciona una configuración permanente para mostrar el marco de datos. pd.option_context() establece temporalmente las opciones con contexto de declaración. pd.option_context() es un código de una línea para pd.set_options() anterior y tiene un efecto temporal. 

El siguiente código imprime el df anterior con 5 filas, todas las columnas, todas las columnas en una fila con encabezados de columna alineados a la izquierda y redondeando el número de lugares después del decimal para cada valor flotante a 3.

with pd.option_context('display.max_rows', 5,
                       'display.max_columns', None,
                       'display.width', 1000,
                       'display.precision', 3,
                       'display.colheader_justify', 'left'):
    display(df)

Producción: