使用 pd.Series.value_counts() 时如何停止 Jupyter 输出截断的结果？答案

【问题标题】：How to stop Jupyter outputting truncated results when using pd.Series.value_counts()?使用 pd.Series.value_counts() 时如何停止 Jupyter 输出截断的结果？
【发布时间】：2017-10-10 03:01:15
【问题描述】：

我有一个DataFrame，我想使用pd.Series.value_counts() 显示某个Series 中某些值的频率。

问题是我只在输出中看到截断的结果。我正在 Jupyter Notebook 中编码。

我尝试了几种方法都不成功：

df = pd.DataFrame(...) # assume df is a DataFrame with many columns and rows

# 1st method
df.col1.value_counts()

# 2nd method
print(df.col1.value_counts())

# 3rd method
vals = df.col1.value_counts()
vals  # neither print(vals) doesn't work

# All output something like this
value1         100000
value2         10000
...
value1000      1

目前我用的是这个，但是比较麻烦：

print(df.col1.value_counts()[:50])
print(df.col1.value_counts()[50:100])
print(df.col1.value_counts()[100:150])
# etc.

另外，我已经阅读了this 相关的 Stack Overflow 问题，但没有发现它有帮助。

那么如何停止输出截断的结果呢？

【问题讨论】：

标签： pandas jupyter-notebook

【解决方案1】：

如果要打印所有行：

pd.options.display.max_rows = 1000
print(vals)

如果您只想打印所有行：

with pd.option_context("display.max_rows", 1000):
    print(vals)

相关文档here.

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您需要 option_context 并设置为一些较大的数字，例如999.solution的优点是：

option_context 上下文管理器 已通过顶级 API 公开，允许您执行具有给定选项值的代码。当您退出 with 块时，选项值会自动恢复。

#temporaly display 999 rows
with pd.option_context('display.max_rows', 999):
    print (df.col1.value_counts())

【讨论】：