Jupyter Notebook-Display zwei Pandaboards nebeneinander

Question

Ich habe zwei Pandas Datenrahmen und möchte sie in Jupyter Notebook anzeigen.

tut so etwas wie:

display(df1) 
display(df2) 

sie Shows untereinander:

Ich mag würde einen zweiten Datenrahmen auf dem rechten Seite des ersten haben. Es gibt a similar question, aber es sieht so aus, als ob eine Person entweder damit zufrieden ist, sie in einem Datenrahmen zu vereinen, um den Unterschied zwischen ihnen zu zeigen.

Dies wird nicht für mich arbeiten. In meinem Fall können Datenrahmen völlig verschiedene (nicht vergleichbare Elemente) darstellen und ihre Größe kann unterschiedlich sein. Mein Hauptziel ist also, Platz zu sparen.

Answer 1

Sie könnten das CSS des Ausgabecodes überschreiben. Es verwendet flex-direction: column standardmäßig. Versuchen Sie stattdessen, es in row zu ändern. Hier ein Beispiel:

import pandas as pd 
import numpy as np 
from IPython.display import display, HTML 

CSS = """ 
.output { 
    flex-direction: row; 
} 
""" 

HTML('<style>{}</style>'.format(CSS)) 

Sie könnten natürlich anpassen, um die CSS weiter, wie Sie möchten.

Wenn Sie nur den Ausgang einer Zelle ansprechen möchten, versuchen Sie es mit dem Selektor :nth-child(). Zum Beispiel wird dieser Code der CSS der Ausgabe von nur die 5. Zelle im Notebook ändern:

CSS = """ 
div.cell:nth-child(5) .output { 
    flex-direction: row; 
} 
""" 

Answer 2

Meine Lösung nur eine Tabelle in HTML erstellt ohne CSS-Hacks und gibt es:

import pandas as pd 
from IPython.display import display,HTML 

def multi_column_df_display(list_dfs, cols=3): 
    html_table = "<table style='width:100%; border:0px'>{content}</table>" 
    html_row = "<tr style='border:0px'>{content}</tr>" 
    html_cell = "<td style='width:{width}%;vertical-align:top;border:0px'>{{content}}</td>" 
    html_cell = html_cell.format(width=100/cols) 

    cells = [ html_cell.format(content=df.to_html()) for df in list_dfs ] 
    cells += (cols - (len(list_dfs)%cols)) * [html_cell.format(content="")] # pad 
    rows = [ html_row.format(content="".join(cells[i:i+cols])) for i in range(0,len(cells),cols)] 
    display(HTML(html_table.format(content="".join(rows)))) 

list_dfs = [] 
list_dfs.append(pd.DataFrame(2*[{"x":"hello"}])) 
list_dfs.append(pd.DataFrame(2*[{"x":"world"}])) 
multi_column_df_display(2*list_dfs) 

Answer 3

ich habe eine Funktion Schreiben endete, können dies tun:

from IPython.display import display_html 
def display_side_by_side(*args): 
    html_str='' 
    for df in args: 
     html_str+=df.to_html() 
    display_html(html_str.replace('table','table style="display:inline"'),raw=True) 

Beispiel Nutzung:

df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=['A','B','C','D',]) 
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),columns=['A','B','C','D',]) 
display_side_by_side(df1,df2,df1) 

Answer 4

Hier ist Jake Vanderplas' I-Lösung über nur den anderen Tag kam:

import numpy as np 
import pandas as pd 

class display(object): 
    """Display HTML representation of multiple objects""" 
    template = """<div style="float: left; padding: 10px;"> 
    <p style='font-family:"Courier New", Courier, monospace'>{0}</p>{1} 
    </div>""" 

    def __init__(self, *args): 
     self.args = args 

    def _repr_html_(self): 
     return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_()) 
        for a in self.args) 

    def __repr__(self): 
     return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a)) 
         for a in self.args) 

Credit: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/03.08-Aggregation-and-Grouping.ipynb