Comment imprimer des pandas DataFrame sans index

Je veux imprimer le dataframe entier, mais je ne veux pas imprimer l'index

En outre, une colonne est de type datetime, je veux juste imprimer l'heure, pas la date.

Le dataframe ressemble à:

   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

Je veux qu'il soit imprimé comme

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))

Ou peut-être:

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

La ligne ci-dessous masquerait la colonne d'index de DataFrame lorsque vous imprimez

df.style.hide_index()

Si vous souhaitez imprimer correctement les trames de données, vous pouvez utiliser le package tabulate .

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)

Plus précisément, showindex=Falsecomme son nom l'indique, vous permet de ne pas afficher l'index. La sortie ressemblerait à ceci:

+--------+--------+--------+
|   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 |
+--------+--------+--------+

Pour conserver l'utilisation de "jolis imprimés"

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

Si vous voulez juste une chaîne / json à imprimer, cela peut être résolu avec:

print(df.to_string(index=False))

Buf si vous souhaitez sérialiser les données aussi ou même envoyer à un MongoDB, il serait préférable de faire quelque chose comme:

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

Il existe maintenant 6 façons d'orienter les données, vérifiez plus dans la documentation panda qui vous convient le mieux.

Pour répondre à la question «Comment imprimer un dataframe sans index», vous pouvez définir l'index comme un tableau de chaînes vides (une pour chaque ligne du dataframe), comme ceci:

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

Si nous utilisons les données de votre publication:

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)

qui serait normalement imprimé comme:

   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

En créant un tableau avec autant de chaînes vides qu'il y a de lignes dans le bloc de données:

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

Cela supprimera l'index de la sortie:

  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

Et dans Jupyter Notebooks serait rendu comme sur cette capture d'écran: Dataframe Juptyer Notebooks sans colonne d'index

Semblable à de nombreuses réponses ci-dessus qui utilisent df.to_string (index = False), je trouve souvent nécessaire d'extraire une seule colonne de valeurs, auquel cas vous pouvez spécifier une colonne individuelle avec .to_string en utilisant ce qui suit:

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))

Ce qui fournit une sortie facile à copier (et sans indexation) pour une utilisation en collant ailleurs (Excel). Exemple de sortie:

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