Python Pandas DataFrame 表格 打印输出不能对齐的两种解决方案

pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
                    Python Pandas DataFrame 表格 打印输出不能对齐的两种解决方案pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
m_pred_survived.to_csv(clasified.csv,index=False)
以上这篇Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
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pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐；对此，我们只要修改下pandas显示的默认设置即可，将两项设置都设为True即可，具体如下：
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
>>> import pandas as pd
>>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']}
>>> df = pd.DataFrame(dict1)
  col1 col2
0   1  a
1   2  b
2   5  c
3   7  d
2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典，再把字典转化为DataFrame）
>>> lista = [1,2,5,7]
>>> listb = ['a','b','c','d']
>>> df = pd.Data
 在 Google 电子表格和 Pandas DataFrame 之间传输数据。
Python 库，提供了在 Google 电子表格和 Pandas DataFrame 之间传输表格数据以进行进一步管理或处理的可能性。 当您需要处理位于 Google Drive 中的数据时，在所有情况下都很有用。
示例安装，使用 VirtualEnv： 
 # install/use python virtual environment
virtualenv ~ /virtenv_scratch --no-site-packages
# activate the virtual environment
source ~ /virtenv_scratch/bin/activate
# upgrade pip in the new vi
				
当pandas dataframe对象使用print打印输出，如果对象包含多列，当某一列包含中文时，会出现包含中文的列无法和其他列对齐的现象。如何解决这个问题呢？
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
				
SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下：
1）loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）；
2）iloc，基于行/列的position；
3）at，根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素；
4）iat，与at类似，不同的是根据position来定位的；
5）ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position；
import pandas as 
data=[{name:Amay,age:20,result:80},
   {name:Tom,age:32,result:90}]
df=pd.DataFrame(data,columns=['name','age','result'])
print(df)
datafrma如下，现在要给其添加上表格框线。利用texttable。
tb=Texttable()
tb.set_cols_align(['l','r','r'])
tb.set_cols_dtype(['t','i','i'
a = 5 , b = 5.2，c = “123456789”
最普通的右对齐：print(“=”%a) 输出 5（详情：5前面两个空格）
print(“.3f”%b) 输出 5.200（详情：10代表整个输出占10个空间，小数点空间也算，3代表小数点后有三位，若不够则补上0）
print(“%.3f”%b) 输出5.200（详情：代表小数点后面占三位，不够则用0补齐）
字符串的情况：
与数字一样，只不过用%s来代替%d，%f
print(“%.3s”%c) 输出123
print(“.3s”%c) 输出 123（详情：1前面有7个空格）
左对齐的情况，只需pri
# Pandas 可以根据索引实现数据自动对齐，索引不重合的部分被置为NaN
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1, high=10, size=(3,4)), columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1, high=10, size=(4,5)), columns=['a','b',
				
你可以使用 pandas.read_sql_query() 方法从 MySQL 数据库中读取表格，然后使用 pandas.DataFrame.to_string() 方法将表格转换为字符串，并使用 align 参数来控制列的对齐方式。具体实现步骤如下：
1. 导入 pandas 和 MySQLdb 模块：
```python
import pandas as pd
import MySQLdb
2. 连接 MySQL 数据库并执行查询：
```python
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
sql = 'SELECT * FROM my_table'
df = pd.read_sql_query(sql, conn)
3. 将 DataFrame 转换为字符串并对齐输出：
```python
print(df.to_string(index=False, header=True, align='left'))
其中，参数 index=False 表示不输出行索引，header=True 表示输出列名，align='left' 表示左对齐。
注意：在实际使用中，还需要根据具体情况调整输出格式、列宽等参数，以达到最佳的输出效果。
                    image_path = r"E:\\desktop\\apple-cedar_apple_rust.jpg"
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
成功了，谢谢！
                ffmpeg 裁剪视频 / 批量
                    mooncrystal123: 
                    剪辑方法呢
                labelme标注的json文件转为yolov5 所需的txt
                    简单快乐的汪汪: 
                    亲测有效，谢谢大佬，注意要修改两个文件的路径，还有检测的类型标签（这个得改成自己的标签，在.json文件中找）
                yolov5只检测单一类别或者特定的类
                    YLETHEZ: 
                    你好，我想问下在val.py文件里也想只得到单一类别的框图应该怎么修改？
                labelme标注的json文件转为yolov5 所需的txt
                    101号箱子: 
                    txt文件是空白的