Python 如何在没有索引的情况下打印数据帧

我想打印整个数据帧，但不想打印索引

另外，有一列是datetime类型，我只想打印时间，而不是日期

数据帧看起来像：

   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

我想把它打印出来

User ID   Enter Time   Activity Number
123         00:09:00              1411
123         00:18:00               893
123         00:49:00              1041

或者可能：

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

python 2.7

将df.打印到字符串（index=False）

python 3

打印（df.to_字符串（index=False））

如果您只想打印字符串/json，可以通过以下方法解决：

打印（df.to_字符串（index=False））

Buf如果您也想序列化数据，甚至想发送到MongoDB，最好执行以下操作：

document=df.to_dict（orient='list'）

现在有6种方法可以确定数据的方向，在中选择更适合您的方法。

要回答“如何打印无索引的数据帧”问题，您可以将索引设置为空字符串数组（数据帧中每行一个），如下所示：

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

如果我们使用您帖子中的数据：

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)

通常打印为：

   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

通过创建一个数组，该数组中的空字符串数量与数据框中的行数量相同：

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

它将从输出中删除索引：

  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

在Jupyter中，笔记本电脑将按照以下屏幕截图进行渲染：

---

如果您想漂亮地打印数据帧，那么可以使用package

具体来说，

showindex=False

，顾名思义，允许您不显示索引。输出如下所示：

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

---

打印时，下面的行将隐藏DataFrame的索引列

df.style.hide_index()

---

更新：tested w Python 3.7

与上面使用df.to_字符串（index=False）的许多答案类似，我经常发现有必要提取一列值，在这种情况下，您可以使用以下命令使用.to_字符串指定单个列：

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))

它提供了一个易于复制（且无索引）的输出，可用于粘贴到其他位置（Excel）。样本输出：

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

要保留“漂亮打印”，请使用

---

任何使用Jupyter笔记本打印数据帧而不使用索引列的人，这对我来说都很有用：

display（table.hide_index（））

摘自kingmakerking的答案：

当您将单元格更改为标记时，Jupyter notebook可以将GFM标记表语法转换为表

因此，将tablefmt改为'github'而不是'psql'，然后进行复制和粘贴

    print(tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='github', showindex=False))

（Python 3）

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您使用的术语（“数据帧”、“索引”）让我觉得您实际上是在使用R，而不是Python。请澄清。无论如何，我们需要查看打印此“数据帧”的现有代码，以便有机会提供帮助。请阅读并按照以下说明操作。。。我会说，如果这实际上是Python，并且第二列中的对象是

datetime.datetime

对象，那么您可以使用该方法，使用适当的格式字符串（可能是

%H:%M:%S”

）打印时间。@Zack:

DataFrame

是

pandas

中的二维数据结构的名称，一个流行的Python数据分析库。这很好，但是它不再包含sep选项卡，这在复制到时是一个障碍excel@Rockbar如果您想复制/导出到excel，您应该使用

df.to_csv

。对于我来说，列标签显示出来时与数据不对齐（开始处缺少空格）。可能是因为我的数据比列标签占用更多的字符。添加参数justify='left'可以修复此问题，但显然会更改列标签的对齐方式。您也可以使用

df.to_clipboard（）

，然后粘贴到Excel中。用于处理Windows愚蠢的“无法编辑打开的文档”BS.

df.to\u excel（'filename.xlsx'，index=False）

这怎么可能，因为DataFrame.to\u csv没有返回值？我没有打印出来。事实上，OP要求打印。此注释不会打印数据框，而是将其保存为CSV。需要jinja2软件包，并且不会使用Python 3.7生成所需的输出。我发现在制作报告时，将此答案复制/粘贴到表中最有效，谢谢！我最喜欢这个答案-使用Python 3.8生成正确的输出，并且无需打印数据帧（对于Jupyter笔记本/实验室应用程序很有用），尽管有点奇怪，但这是IMO的最佳解决方案。这真的是最好的现代解决方案吗？这非常完美，谢谢。笔记本中仍然显示一个清晰的数据框，没有索引列。这正是我想要的。仅供参考，HTML不会显示在REPL输出中

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

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

    print(tabulate(dframe, headers='keys', tablefmt='github', showindex=False))