두 개의 pandas 데이터 프레임이 있으며 Jupyter 노트북에 표시하고 싶습니다.
다음과 같이합니다.
display(df1)
display(df2)
아래에 하나씩 표시합니다.
첫 번째 데이터 프레임의 오른쪽에 두 번째 데이터 프레임을 갖고 싶습니다. 이 비슷한 질문이 있지만, 사람이 그들 사이의 차이를 보여주는 하나의 dataframe에서 그들을 병합하여 하나 만족이 것 같습니다.
이것은 나를 위해 작동하지 않습니다. 제 경우에는 데이터 프레임이 완전히 다른 (비교할 수없는 요소)를 나타낼 수 있으며 크기도 다를 수 있습니다. 따라서 나의 주요 목표는 공간을 절약하는 것입니다.
답변:
출력 코드의 CSS를 재정의 할 수 있습니다. flex-direction: column기본적으로 사용 합니다. row대신 변경해보십시오 . 예를 들면 다음과 같습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display, HTML
CSS = """
.output {
flex-direction: row;
}
"""
HTML('<style>{}</style>'.format(CSS))
물론 원하는대로 CSS를 사용자 정의 할 수 있습니다.
한 셀의 출력 만 대상으로 지정하려면 :nth-child()선택기를 사용해보십시오 . 예를 들어,이 코드는 노트북에서 5 번째 셀의 출력 CSS를 수정합니다.
CSS = """
div.cell:nth-child(5) .output {
flex-direction: row;
}
"""
HTML('<style>{}</style>'.format(CSS))이 셀의 마지막 줄 인지 확인해야합니다 (n 번째 자식 선택기를 사용하는 것을 잊지 마십시오). 그러나 이로 인해 서식 지정에 문제가 발생할 수 있으므로 솔루션이 더 좋습니다. (+1)
HTML('<style>.output {flex-direction: row;}</style>')간단하게하기 위해
나는 이것을 할 수있는 함수를 작성하게되었다.
from IPython.display import display_html
def display_side_by_side(*args):
html_str=''
for df in args:
html_str+=df.to_html()
display_html(html_str.replace('table','table style="display:inline"'),raw=True)
사용 예 :
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=['A','B','C','D',])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),columns=['A','B','C','D',])
display_side_by_side(df1,df2,df1)
*args대신 사용 했 df습니까? 여러 입력을 할 수 있기 때문 *args입니까? 2) 함수의 어느 부분이 두 번째 및 후속 df를 첫 번째 df 아래가 아닌 오른쪽에 추가합니까? 그것은이다 'table style="display:inline"'부분? 다시 한 번 감사드립니다
Stylers가 아니라 DataFrames가됩니다. 이 경우, 사용 html_str+=df.render()대신에 html_str+=df.to_html().
pandas 0.17.1DataFrames의 시각화 에서 시작 하여 pandas 스타일링 방법 으로 직접 수정할 수 있습니다.
두 개의 DataFrame을 나란히 표시하려면 ntg answer 에서 제안한 set_table_attributes인수와 함께 사용해야합니다 . 이것은 두 개의 객체 를 반환 합니다. 정렬 된 데이터 프레임을 표시하려면 IPython 의 메서드를 통해 결합 된 HTML 표현을 전달하면 됩니다."style='display:inline'"Stylerdisplay_html
이 방법을 사용하면 다른 스타일링 옵션을 더 쉽게 추가 할 수 있습니다. 여기의 요청에 따라, 캡션을 추가하는 방법은 여기 :
import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display_html
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=['A','B','C','D',])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),columns=['A','B','C','D',])
df1_styler = df1.style.set_table_attributes("style='display:inline'").set_caption('Caption table 1')
df2_styler = df2.style.set_table_attributes("style='display:inline'").set_caption('Caption table 2')
display_html(df1_styler._repr_html_()+df2_styler._repr_html_(), raw=True)
gibbone (스타일 및 캡션 설정)과 stevi (공간 추가)의 접근 방식을 결합하여 판다 데이터 프레임을 테이블로 나란히 출력하는 함수 버전을 만들었습니다.
from IPython.core.display import display, HTML
def display_side_by_side(dfs:list, captions:list):
"""Display tables side by side to save vertical space
Input:
dfs: list of pandas.DataFrame
captions: list of table captions
"""
output = ""
combined = dict(zip(captions, dfs))
for caption, df in combined.items():
output += df.style.set_table_attributes("style='display:inline'").set_caption(caption)._repr_html_()
output += "\xa0\xa0\xa0"
display(HTML(output))
용법:
display_side_by_side([df1, df2, df3], ['caption1', 'caption2', 'caption3'])
산출:
다음은 제가 요 전에 만난 Jake Vanderplas의 솔루션입니다.
import numpy as np
import pandas as pd
class display(object):
"""Display HTML representation of multiple objects"""
template = """<div style="float: left; padding: 10px;">
<p style='font-family:"Courier New", Courier, monospace'>{0}</p>{1}
</div>"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)
내 솔루션은 CSS 해킹없이 HTML로 테이블을 작성하고 출력합니다.
import pandas as pd
from IPython.display import display,HTML
def multi_column_df_display(list_dfs, cols=3):
html_table = "<table style='width:100%; border:0px'>{content}</table>"
html_row = "<tr style='border:0px'>{content}</tr>"
html_cell = "<td style='width:{width}%;vertical-align:top;border:0px'>{{content}}</td>"
html_cell = html_cell.format(width=100/cols)
cells = [ html_cell.format(content=df.to_html()) for df in list_dfs ]
cells += (cols - (len(list_dfs)%cols)) * [html_cell.format(content="")] # pad
rows = [ html_row.format(content="".join(cells[i:i+cols])) for i in range(0,len(cells),cols)]
display(HTML(html_table.format(content="".join(rows))))
list_dfs = []
list_dfs.append( pd.DataFrame(2*[{"x":"hello"}]) )
list_dfs.append( pd.DataFrame(2*[{"x":"world"}]) )
multi_column_df_display(2*list_dfs)
이것은 @nts의 답변에 헤더를 추가합니다.
from IPython.display import display_html
def mydisplay(dfs, names=[]):
html_str = ''
if names:
html_str += ('<tr>' +
''.join(f'<td style="text-align:center">{name}</td>' for name in names) +
'</tr>')
html_str += ('<tr>' +
''.join(f'<td style="vertical-align:top"> {df.to_html(index=False)}</td>'
for df in dfs) +
'</tr>')
html_str = f'<table>{html_str}</table>'
html_str = html_str.replace('table','table style="display:inline"')
display_html(html_str, raw=True)
mydisplay((df1,df2))만주는 df.to_html(index=False) df.to_html(index=False)대신 dataframe 내용의. 또한 f'string '에 추가'} '기호가 있습니다.
HBOX를 사용하게되었습니다.
import ipywidgets as ipyw
def get_html_table(target_df, title):
df_style = target_df.style.set_table_attributes("style='border:2px solid;font-size:10px;margin:10px'").set_caption(title)
return df_style._repr_html_()
df_2_html_table = get_html_table(df_2, 'Data from Google Sheet')
df_4_html_table = get_html_table(df_4, 'Data from Jira')
ipyw.HBox((ipyw.HTML(df_2_html_table),ipyw.HTML(df_4_html_table)))
나는 Yasin의 우아한 대답에 몇 가지 추가 기능을 추가하기로 결정했습니다. 여기서 열 수 와 행 수를 모두 선택할 수 있습니다 . 그런 다음 추가 dfs가 하단에 추가됩니다. 또한 그리드를 채울 순서를 선택할 수 있습니다 (필요에 따라 채우기 키워드를 'cols'또는 'rows'로 변경하기 만하면됩니다).
import pandas as pd
from IPython.display import display,HTML
def grid_df_display(list_dfs, rows = 2, cols=3, fill = 'cols'):
html_table = "<table style='width:100%; border:0px'>{content}</table>"
html_row = "<tr style='border:0px'>{content}</tr>"
html_cell = "<td style='width:{width}%;vertical-align:top;border:0px'>{{content}}</td>"
html_cell = html_cell.format(width=100/cols)
cells = [ html_cell.format(content=df.to_html()) for df in list_dfs[:rows*cols] ]
cells += cols * [html_cell.format(content="")] # pad
if fill == 'rows': #fill in rows first (first row: 0,1,2,... col-1)
grid = [ html_row.format(content="".join(cells[i:i+cols])) for i in range(0,rows*cols,cols)]
if fill == 'cols': #fill columns first (first column: 0,1,2,..., rows-1)
grid = [ html_row.format(content="".join(cells[i:rows*cols:rows])) for i in range(0,rows)]
display(HTML(html_table.format(content="".join(grid))))
#add extra dfs to bottom
[display(list_dfs[i]) for i in range(rows*cols,len(list_dfs))]
list_dfs = []
list_dfs.extend((pd.DataFrame(2*[{"x":"hello"}]),
pd.DataFrame(2*[{"x":"world"}]),
pd.DataFrame(2*[{"x":"gdbye"}])))
grid_df_display(3*list_dfs)
@zarak 코드는 매우 작지만 전체 노트북의 레이아웃에 영향을줍니다. 다른 옵션은 나에게 약간 지저분합니다.
이 답변 에 현재 셀 출력에만 영향을 미치는 명확한 CSS를 추가했습니다 . 또한 데이터 프레임 아래 또는 위에 무엇이든 추가 할 수 있습니다.
from ipywidgets import widgets, Layout
from IPython import display
import pandas as pd
import numpy as np
# sample data
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3))
# create output widgets
widget1 = widgets.Output()
widget2 = widgets.Output()
# render in output widgets
with widget1:
display.display(df1.style.set_caption('First dataframe'))
df1.info()
with widget2:
display.display(df2.style.set_caption('Second dataframe'))
df1.info()
# add some CSS styles to distribute free space
box_layout = Layout(display='flex',
flex_flow='row',
justify_content='space-around',
width='auto'
)
# create Horisontal Box container
hbox = widgets.HBox([widget1, widget2], layout=box_layout)
# render hbox
hbox
반대의 대답 확장 테이블의 시각화를 행별 블록 수로 제한하려면 maxTables 변수를 사용하십시오.
def mydisplay(dfs, names=[]):
count = 0
maxTables = 6
if not names:
names = [x for x in range(len(dfs))]
html_str = ''
html_th = ''
html_td = ''
for df, name in zip(dfs, names):
if count <= (maxTables):
html_th += (''.join(f'<th style="text-align:center">{name}</th>'))
html_td += (''.join(f'<td style="vertical-align:top"> {df.to_html(index=False)}</td>'))
count += 1
else:
html_str += f'<tr>{html_th}</tr><tr>{html_td}</tr>'
html_th = f'<th style="text-align:center">{name}</th>'
html_td = f'<td style="vertical-align:top"> {df.to_html(index=False)}</td>'
count = 0
if count != 0:
html_str += f'<tr>{html_th}</tr><tr>{html_td}</tr>'
html_str += f'<table>{html_str}</table>'
html_str = html_str.replace('table','table style="display:inline"')
display_html(html_str, raw=True)