Jupyter notebook affiche deux tableaux pandas côte à côte

Question

J'ai deux dataframes pandas et je voudrais les afficher dans le notebook Jupyter.

Faire quelque chose comme :

display(df1)
display(df2)

Les montre l'un en dessous de l'autre :

Je voudrais avoir un deuxième cadre de données à droite du premier. Il y a une question similaire mais il semble qu'une personne se contente soit de les fusionner dans un seul cadre de données, soit de montrer la différence entre eux.

Cela ne fonctionnera pas pour moi. Dans mon cas, les dataframes peuvent représenter des éléments complètement différents (non comparables) et leur taille peut être différente. Mon objectif principal est donc de gagner de l'espace.

Answer 1

J'ai fini par écrire une fonction qui peut faire cela : [mise à jour : ajout de titres basés sur des suggestions (merci @Antony_Hatchkins et al.)]

from IPython.display import display_html
from itertools import chain,cycle
def display_side_by_side(*args,titles=cycle([''])):
    html_str=''
    for df,title in zip(args, chain(titles,cycle(['</br>'])) ):
        html_str+='<th style="text-align:center"><td style="vertical-align:top">'
        html_str+=f'<h2>{title}</h2>'
        html_str+=df.to_html().replace('table','table style="display:inline"')
        html_str+='</td></th>'
    display_html(html_str,raw=True)

Exemple d'utilisation :

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, titles=['Foo','Foo Bar']) #we left 3rd empty...

Answer 2

Vous pouvez remplacer le CSS du code de sortie. Il utilise flex-direction: column par défaut. Essayez de le changer en row à la place. Voici un exemple :

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

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

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

Vous pouvez, bien sûr, personnaliser davantage le CSS comme vous le souhaitez.

Si vous souhaitez cibler la sortie d'une seule cellule, essayez d'utiliser la fonction :nth-child() sélecteur. Par exemple, ce code modifiera le CSS de la sortie de la 5e cellule seulement du cahier :

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

Answer 3

À partir de pandas 0.17.1 la visualisation des DataFrames peut être directement modifiée avec méthodes de style pandas

Pour afficher deux DataFrames côte à côte, vous devez utiliser set_table_attributes avec l'argument "style='display:inline'" comme suggéré dans réponse de la ntg . Cela renverra deux Styler objets. Pour afficher les dataframes alignés, il suffit de passer leur représentation HTML jointe par la fonction display_html d'IPython.

Avec cette méthode, il est également plus facile d'ajouter d'autres options de style. Voici comment ajouter une légende, comme demandé aquí :

import numpy as np
import pandas as pd   
from IPython.display import display_html 

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',])

df1_styler = df1.style.set_table_attributes("style='display:inline'").set_caption('Caption table 1')
df2_styler = df2.style.set_table_attributes("style='display:inline'").set_caption('Caption table 2')

display_html(df1_styler._repr_html_()+df2_styler._repr_html_(), raw=True)

Answer 4

Ma solution se contente de construire un tableau en HTML sans aucune manipulation CSS et de le sortir :

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 5

Voici la solution de Jake Vanderplas sur laquelle je suis tombé l'autre jour :

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)

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