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。
ffmpeg 裁剪视频 / 批量
mooncrystal123:
labelme标注的json文件转为yolov5 所需的txt
简单快乐的汪汪:
yolov5只检测单一类别或者特定的类
YLETHEZ:
labelme标注的json文件转为yolov5 所需的txt
101号箱子: