Python - パンダの出力制限の列

Question

パンダを扱うとき、私はオブジェクトの運動と角の状態の分析を印刷しようとしています。私は州の何千を持っていたよう

  t   x   z   dx   dz  theta \ 
0  0.000 -500.000000 -100.000000 100.000000 -0.000000 0.000000 
1  0.005 -499.500000 -100.000000 99.999983 0.057692 -0.000577 
2  0.010 -499.000000 -99.999712 99.999933 0.115329 -0.001153 
...  ...   ...   ...   ...  ...  ... 

     dtheta  Q_s 
0 -0.115385 -0.038462 
1 -0.115274 -0.038425 
2 -0.115163 -0.038388 
...  ...  ... 

：そうするための私のコードは次のとおりです。データを印刷するように求められたときに

def displayData(tList, xList, zList, dxList, dzList, thetaList, dthetaList, Q_sList): 
    states = pd.DataFrame({ 't' : tList, 
          'x' : xList, 
          'z' : zList, 
          'dx' : dxList, 
          'dz' : dzList, 
          'theta' : thetaList, 
          'dtheta' : dthetaList, 
          'Q_s' : Q_sList}) 

    print states[['t', 'x', 'z', 'dx', 'dz', 'theta', 'dtheta', 'Q_s']] 

しかし、出力が一定のポイントを超えて列を分割しますその時点で印刷するには、パンダがテーブルを壊さないようにして、残りの2つのデータフィールドをスクロールせずに1つの状態を分析できるようにしたいと思います。これが起こらないように、特定の寸法を印刷するように定義する方法はありますか？ pd.options.display.widthここで

pd.options.display.expand_frame_reprが小さなデモです：

Answer 1

この場合にも使用することができる2つの有用なsettingsあり、代わり

In [118]: pd.options.display.expand_frame_repr 
Out[118]: True 

In [119]: pd.options.display.width = 50 

In [120]: df 
Out[120]: 
     t  x   z   dx \ 
0 0.000 -500.0 -100.000000 100.000000 
1 0.005 -499.5 -100.000000 99.999983 
2 0.010 -499.0 -99.999712 99.999933 

     dz  theta dtheta  Q_s 
0 -0.000000 0.000000 -0.115385 -0.038462 
1 0.057692 -0.000577 -0.115274 -0.038425 
2 0.115329 -0.001153 -0.115163 -0.038388 

In [121]: pd.options.display.width = 100 

In [122]: df 
Out[122]: 
     t  x   z   dx  dz  theta dtheta  Q_s 
0 0.000 -500.0 -100.000000 100.000000 -0.000000 0.000000 -0.115385 -0.038462 
1 0.005 -499.5 -100.000000 99.999983 0.057692 -0.000577 -0.115274 -0.038425 
2 0.010 -499.0 -99.999712 99.999933 0.115329 -0.001153 -0.115163 -0.038388 

In [131]: pd.options.display.width = 40 

In [132]: df 
Out[132]: 
     t  x   z \ 
0 0.000 -500.0 -100.000000 
1 0.005 -499.5 -100.000000 
2 0.010 -499.0 -99.999712 

      dx  dz  theta \ 
0 100.000000 -0.000000 0.000000 
1 99.999983 0.057692 -0.000577 
2 99.999933 0.115329 -0.001153 

    dtheta  Q_s 
0 -0.115385 -0.038462 
1 -0.115274 -0.038425 
2 -0.115163 -0.038388 


In [125]: pd.options.display.expand_frame_repr = False 

In [126]: df 
Out[126]: 
     t  x   z   dx  dz  theta dtheta  Q_s 
0 0.000 -500.0 -100.000000 100.000000 -0.000000 0.000000 -0.115385 -0.038462 
1 0.005 -499.5 -100.000000 99.999983 0.057692 -0.000577 -0.115274 -0.038425 
2 0.010 -499.0 -99.999712 99.999933 0.115329 -0.001153 -0.115163 -0.038388 

In [127]: pd.options.display.width 
Out[127]: 30 

が、あなたはset_options()方法ここで

を使用することができますすべてのdiplayオプションのリスト：

In [128]: pd.options.display. 
pd.options.display.chop_threshold  pd.options.display.latex    pd.options.display.mpl_style 
pd.options.display.colheader_justify pd.options.display.line_width   pd.options.display.multi_sparse 
pd.options.display.column_space  pd.options.display.max_categories  pd.options.display.notebook_repr_html 
pd.options.display.date_dayfirst  pd.options.display.max_columns  pd.options.display.pprint_nest_depth 
pd.options.display.date_yearfirst  pd.options.display.max_colwidth  pd.options.display.precision 
pd.options.display.encoding   pd.options.display.max_info_columns pd.options.display.show_dimensions 
pd.options.display.expand_frame_repr pd.options.display.max_info_rows  pd.options.display.unicode 
pd.options.display.float_format  pd.options.display.max_rows   pd.options.display.width 
pd.options.display.height    pd.options.display.max_seq_items 
pd.options.display.large_repr   pd.options.display.memory_usage