pandas.DataFrame.to_string#

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)[源代码]#

将 DataFrame 渲染成控制台友好的表格输出。

Parameters:
bufstr, Path 或 StringIO-like，可选，默认为 None

写入的缓冲区。如果为 None，则输出作为字符串返回。

columns类数组（array-like），可选，默认为 None

要写入的列子集。默认写入所有列。

col_spaceint，list 或 dict of int，optional

每列的最小宽度。如果给定整数列表，每个整数对应一列。如果给定字典，键引用列，值定义使用的空间。

headerbool 或 list of str，optional

写出列名。如果给出一个列列表，则假定它们是列名的别名。

indexbool，可选，默认为 True

是否打印索引（行）标签。

na_repstr，可选，默认为 ‘NaN’

用于表示 NaN 的字符串。

formatterslist, tuple 或 dict of one-param. functions，可选

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

float_format单参数函数，可选，默认为 None

当列元素为浮点数时应用的格式化函数。此函数必须返回一个 unicode 字符串，并且仅应用于非 NaN 元素，NaN 由 na_rep 处理。

sparsifybool，可选，默认为 True

对于具有分层索引的 DataFrame，设置为 False 可在每一行打印所有多级索引键。

index_namesbool，可选，默认为 True

打印索引的名称。

justifystr，默认 None

如何对齐列标签。如果为 None，则使用打印配置中的选项（由 set_option 控制），默认值为 ‘right’。有效值为：

  • left

  • right

  • center

  • justify

  • justify-all

  • start

  • end

  • inherit

  • match-parent

  • initial

  • unset。

max_rowsint, optional

控制台显示的最大行数。

max_colsint, optional

控制台显示的最大列数。

show_dimensionsbool，默认 False

显示 DataFrame 的维度（行数 x 列数）。

decimalstr, 默认为 ‘.’

被识别为十进制分隔符的字符，例如欧洲的 ‘,’。

line_widthint, optional

换行宽度（以字符为单位）。

min_rowsint, optional

截断表示法中在控制台显示的行数（当行数超过 max_rows 时）。

max_colwidthint, optional

每个列用于截断的最大宽度（以字符为单位）。默认情况下，无限制。

encodingstr，默认为 “utf-8”

设置字符编码。

Returns:
str 或 None

如果 buf 为 None，则返回结果作为字符串。否则返回 None。

参见

to_html

将 DataFrame 转换为 HTML。

Examples

>>> 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
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