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][源代码]#

将 DataFrame 渲染为控制台友好的表格输出。

参数:

bufstr, Path 或 StringIO-like, 可选, 默认 None

要写入的缓冲区。如果为 None，则输出将作为字符串返回。

列类似数组，可选，默认无

要写入的列的子集。默认情况下写入所有列。

col_spaceint, 整数列表或整数字典, 可选

每列的最小宽度。如果给定一个整数列表，每个整数对应一列。如果给定一个字典，键引用列，而值定义要使用的空间。

标题布尔值或字符串列表，可选

写出列名。如果给出一个列名列表，则假定它们是列名的别名。

索引bool, 可选, 默认 True

是否打印索引（行）标签。

na_repstr, 可选, 默认 ‘NaN’

NaN 的字符串表示形式。

格式化工具一个参数函数的列表、元组或字典，可选

按位置或名称应用于列元素的格式化函数。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，默认无

如果列元素是浮点数，则应用于这些元素的格式化函数。此函数必须返回一个 Unicode 字符串，并且只会应用于非 NaN 元素，NaN 由 na_rep 处理。

sparsifybool, 可选, 默认 True

对于具有分层索引的 DataFrame，设置为 False 以在每行打印每个多索引键。

index_namesbool, 可选, 默认 True

打印索引的名称。

对齐str, 默认为 None

如何对齐列标签。如果为 None，则使用打印配置中的选项（通过 set_option 控制），开箱即用为 ‘right’。有效值为

left
正确
center
justify
justify-all
开始
结束
inherit
match-parent
初始
unset.

max_rowsint, 可选

在控制台中显示的最大行数。

max_colsint, 可选

控制台中显示的最大列数。

show_dimensionsbool, 默认 False

显示 DataFrame 的维度（行数乘以列数）。

decimalstr, 默认 ‘.’

被识别为小数分隔符的字符，例如欧洲的 ‘,’。

line_widthint, 可选

以字符为单位换行的宽度。

min_rowsint, 可选

在截断的 repr 中显示在控制台中的行数（当行数超过 max_rows 时）。

max_colwidthint, 可选

每个列的最大宽度，以字符为单位进行截断。默认情况下，没有限制。

编码str, 默认 “utf-8”

设置字符编码。

返回:

str 或 None: 如果 buf 是 None，则以字符串形式返回结果。否则返回 None。

参见

to_html: 将 DataFrame 转换为 HTML。

示例

>>> 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