So drucken Sie Pandas DataFrame ohne Index

Ich möchte den gesamten Datenrahmen drucken, aber ich möchte nicht den Index drucken

Außerdem ist eine Spalte vom Typ Datum / Uhrzeit. Ich möchte nur die Uhrzeit und nicht das Datum drucken.

Der Datenrahmen sieht folgendermaßen aus:

   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

Ich möchte, dass es als gedruckt wird

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

print df.to_string(index=False)

print(df.to_csv(sep='\t', index=False))

Oder möglicherweise:

print(df.to_csv(columns=['A', 'B', 'C'], sep='\t', index=False))

In der folgenden Zeile wird die Indexspalte von DataFrame beim Drucken ausgeblendet

df.style.hide_index()

Wenn Sie die Datenrahmen hübsch drucken möchten, können Sie das tabellarische Paket verwenden.

import pandas as pd
import numpy as np
from tabulate import tabulate

def pprint_df(dframe):
    print tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False)

df = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10), 
    'col2': np.random.randint(50, 100, 10), 
    'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})

pprint_df(df)

Insbesondere showindex=Falsekönnen Sie, wie der Name schon sagt, keinen Index anzeigen. Die Ausgabe würde wie folgt aussehen:

+--------+--------+--------+
|   col1 |   col2 |   col3 |
|--------+--------+--------|
|     15 |     76 |   5175 |
|     30 |     97 |   3331 |
|     34 |     56 |   3513 |
|     50 |     65 |    203 |
|     84 |     75 |   7559 |
|     41 |     82 |    939 |
|     78 |     59 |   4971 |
|     98 |     99 |    167 |
|     81 |     99 |   6527 |
|     17 |     94 |   4267 |
+--------+--------+--------+

Um "Pretty-Print" beizubehalten, verwenden Sie

from IPython.display import HTML
HTML(df.to_html(index=False))

Wenn Sie nur einen String / JSON drucken möchten, können Sie dies lösen mit:

print(df.to_string(index=False))

Buf, wenn Sie die Daten auch serialisieren oder sogar an eine MongoDB senden möchten, ist es besser, etwas zu tun wie:

document = df.to_dict(orient='list')

Es gibt jetzt 6 Möglichkeiten, die Daten zu orientieren. Weitere Informationen finden Sie in den Panda-Dokumenten, die besser zu Ihnen passen .

Um die Frage "So drucken Sie einen Datenrahmen ohne Index" zu beantworten, können Sie den Index wie folgt auf ein Array leerer Zeichenfolgen festlegen (eine für jede Zeile im Datenrahmen):

blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex

Wenn wir die Daten aus Ihrem Beitrag verwenden:

row1 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
row2 = (123, '2014-07-08 00:49:00', 1041)
row3 = (123, '2014-07-08 00:09:00', 1411)
data = [row1, row2, row3]
#set up dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=('User ID', 'Enter Time', 'Activity Number'))
print(df)

die normalerweise als drucken würde:

   User ID           Enter Time  Activity Number
0      123  2014-07-08 00:09:00             1411
1      123  2014-07-08 00:49:00             1041
2      123  2014-07-08 00:09:00             1411

Durch Erstellen eines Arrays mit so vielen leeren Zeichenfolgen, wie Zeilen im Datenrahmen vorhanden sind:

blankIndex=[''] * len(df)
df.index=blankIndex
print(df)

Der Index wird aus der Ausgabe entfernt:

  User ID           Enter Time  Activity Number
      123  2014-07-08 00:09:00             1411
      123  2014-07-08 00:49:00             1041
      123  2014-07-08 00:09:00             1411

Und in Jupyter würden Notebooks gemäß diesem Screenshot gerendert : Juptyer Notebooks-Datenrahmen ohne Indexspalte

Ähnlich wie bei vielen der obigen Antworten, die df.to_string (index = False) verwenden, ist es häufig erforderlich, eine einzelne Wertespalte zu extrahieren. In diesem Fall können Sie eine einzelne Spalte mit .to_string wie folgt angeben:

data = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 100, 10), 
    'col2': np.random.randint(50, 100, 10), 
    'col3': np.random.randint(10, 10000, 10)})

print(data.to_string(columns=['col1'], index=False)

print(data.to_string(columns=['col1', 'col2'], index=False))

Dies bietet eine einfach zu kopierende (und indexfreie) Ausgabe zum Einfügen an anderer Stelle (Excel). Beispielausgabe:

col1  col2    
49    62    
97    97    
87    94    
85    61    
18    55