Comment imprimer un Pandas DataFrame sans l'index et avec un formatage de colonne personnalisé ?

Susan Sarandon
Libérer: 2024-11-06 06:02:03
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How to print a Pandas DataFrame without the index and with custom column formatting?

Pandas Dataframe : impression sans index

Lorsque vous travaillez avec des dataframes Pandas, il peut être souhaitable d'exclure l'index lors de l'impression du dataframe. De plus, il peut être nécessaire de modifier le formatage de colonnes spécifiques, comme la conversion d'objets datetime pour afficher uniquement la partie heure.

Pour exclure l'index lors de l'impression d'une trame de données, utilisez le paramètre index dans la méthode to_string. Le paramètre index=False supprimera l'index de la sortie imprimée.

<code class="python">df.to_string(index=False)</code>
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Par exemple, considérons le dataframe suivant :

   User ID           Enter Time   Activity Number
0      123  2014-07-08 00:09:00              1411
1      123  2014-07-08 00:18:00               893
2      123  2014-07-08 00:49:00              1041
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L'utilisation de la méthode to_string avec index=False produira le résultat suivant :

User ID   Enter Time   Activity Number
123         00:09:00              1411
123         00:18:00               893
123         00:49:00              1041
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Pour modifier le formatage d'une colonne spécifique, utilisez la méthode strftime. Cette méthode peut être utilisée pour convertir des objets datetime afin d'afficher uniquement la partie heure. Par exemple, pour afficher uniquement la partie heure de la colonne Enter Time, utilisez le code suivant :

<code class="python">df['Enter Time'] = df['Enter Time'].dt.strftime('%H:%M:%S')</code>
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Cela modifiera la colonne Enter Time pour afficher uniquement l'heure, sans la date.

En combinant ces techniques, vous pouvez imprimer une trame de données sans l'index et avec un formatage de colonne spécifique. Par exemple, pour imprimer la trame de données avec uniquement la partie heure de la colonne Enter Time et sans l'index, utilisez le code suivant :

<code class="python">print(df[['User ID', 'Enter Time', 'Activity Number']].to_string(index=False))</code>
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Cela produira le résultat suivant :

User ID   Enter Time   Activity Number
123         00:09:00              1411
123         00:18:00               893
123         00:49:00              1041
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