Python pandas.DataFrame.to_string用法及代码示例

用法: DataFrame.to_string(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep='NaN', formatters=None, float_format=None, sparsify=None, index_names=True, justify=None, max_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, decimal='.', line_width=None, min_rows=None, max_colwidth=None, encoding=None)

将 DataFrame 渲染到控制台友好的表格输出。

参数：

buf：str，路径或StringIO-like，可选，默认无

要写入的缓冲区。如果为 None，则输出作为字符串返回。

columns：序列，可选，默认无

要写入的列的子集。默认情况下写入所有列。

col_space：int，int 的列表或 dict，可选

每列的最小宽度。如果给定一个整数列表，每个整数对应一列。如果给出 dict，则键引用列，而值定义要使用的空间。

header：bool 或 str 序列，可选

写出列名。如果给出了字符串列表，则假定它是列名的别名。

index：布尔值，可选，默认 True

是否打印索引(行)标签。

na_rep：str，可选，默认为“NaN”

要使用的NaN 的字符串表示形式。

formatters：one-param 的列表、元组或字典。函数，可选

按位置或名称应用于列元素的格式化函数。每个函数的结果必须是一个 unicode 字符串。列表/元组的长度必须等于列数。

float_format：one-parameter函数，可选，默认无

如果它们是浮点数，则应用于列的元素的格式化函数。此函数必须返回一个 unicode 字符串，并且仅适用于非 NaN 元素，其中 NaN 由 na_rep 处理。

sparsify：布尔值，可选，默认 True

为具有分层索引的 DataFrame 设置为 False 以在每一行打印每个多索引键。

index_names：布尔值，可选，默认 True

打印索引的名称。

justify：str，默认无

如何证明列标签的合理性。如果 None 使用打印配置中的选项(由 set_option 控制)，则 ‘right’ 开箱即用。有效值为

left
right
center
justify
justify-all
start
end
inherit
match-parent
initial
未设置。

max_rows：整数，可选

控制台中显示的最大行数。

max_cols：整数，可选

控制台中显示的最大列数。

show_dimensions：布尔值，默认为 False

显示 DataFrame 尺寸(行数乘列数)。

decimal：str，默认“。”

识别为小数分隔符的字符，例如'，' 在欧洲。

line_width：整数，可选

以字符换行的宽度。

min_rows：整数，可选

在截断的 repr 中显示在控制台中的行数(当行数高于 max_rows 时)。

max_colwidth：整数，可选

以字符为单位截断每一列的最大宽度。默认情况下，没有限制。

encoding：str，默认 “utf-8”

设置字符编码。

str 或 None: 如果 buf 为 None，则将结果作为字符串返回。否则返回无。

例子：

>>> d = {'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6]}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> print(df.to_string())
   col1  col2
0     1     4
1     2     5
2     3     6

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.to_string。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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