2014-07-09 17 views
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voglio stampare l'intero dataframe, ma non voglio stampare l'indiceCome stampare dataframe senza indice

Inoltre, una colonna è di tipo datetime, voglio solo stampare tempo, non la data.

Il dataframe assomiglia:

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 

voglio stampa come

User ID Enter Time Activity Number 
123   00:09:00    1411 
123   00:18:00    893 
123   00:49:00    1041 
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Si sta utilizzando la terminologia ("frame dati", "indice") che mi fa pensare che stai effettivamente lavorando in R, non in Python. Si prega di precisare. Indipendentemente da ciò, abbiamo bisogno di vedere il codice esistente che stampa questo "data frame" per avere la possibilità di essere in grado di aiutare. Per favore leggi e segui le istruzioni su https://stackoverflow.com/help/mcve – zwol

+0

... Dirò che se questo è in realtà Python e questi sono oggetti 'datetime.datetime' nella seconda colonna, allora puoi stampare solo l'ora usando il metodo ['strftime'] (https://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior), con una stringa di formato appropriata (probabilmente' "% H:% M :% S "'). – zwol

+3

@Zack: 'DataFrame' è il nome della struttura dati 2D in' pandas', una famosa libreria di analisi dei dati Python. – DSM

risposta

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print df.to_string(index=False) 
+2

Questo è bello, ma non contiene più il tab-sep che è più di un handicap quando si copia su excel – Rockbar

+0

@Rockbar se si desidera copiare/esportare in Excel si dovrebbe usare ' df.to_csv' comunque. – U2EF1

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

O forse:

print(df.to_csv(columns=['A', 'B', 'C'], sep='\t', index=False)) 
0

Se si desidera solo una stringa/JSON per la stampa può essere risolto con:

print(df.to_string(index=False))

Buf se si desidera serializzare i dati troppo o anche inviare ad un MongoDB, sarebbe meglio fare qualcosa di simile:

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

ci sono 6 modi ormai a orientare i dati, controllare di più nel panda docs che meglio si adatta.

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