Pandas 数据帧纯文本 to_string 输出中的列名称的长文本拆分/换行？

您可以使用textwrap.wrap和tabulate：

#  pip install tabulate
from textwrap import wrap
from tabulate import tabulate

df_colnames_wrap = {k: '\n'.join(wrap(v, 20))
                    for k,v in df_colnames.items()}

print(tabulate(df.rename(columns=df_colnames_wrap),
               headers='keys', tablefmt='plain'))

输出：

      Lorem ipsum dolor        Consectetur    Fusce imperdiet      Vitae ultricies
               sit amet    adipiscing elit        libero arcu    augue molestie ac
 0                    0                  3                  1                  0.5
 1                    1                  5                  2                  1
 2                    2                  7                  3                  1.5
 3                    3                  9                  4                  2

使用浮动格式：

print(tabulate(df.rename(columns=df_colnames_wrap)
                 .convert_dtypes(),
               headers='keys', tablefmt='plain',
               floatfmt='.2f'
              ))

输出：

      Lorem ipsum dolor        Consectetur    Fusce imperdiet      Vitae ultricies
               sit amet    adipiscing elit        libero arcu    augue molestie ac
 0                    0                  3                  1                 0.50
 1                    1                  5                  2                 1.00
 2                    2                  7                  3                 1.50
 3                    3                  9                  4                 2.00

当您将 DataFrame 转换为字符串时，Pandas 不提供自动换行或跨行换行长列名的内置方法。名为 max_colwidth 的设置仅影响表内的数据，而不影响列标题本身。如果您尝试在列名称中添加自己的换行符，您会发现它们实际上并没有改变标题的显示方式；相反，您会在输出中看到“\n”字符，这不是您想要的。

要让您的列名称换行为多行，您必须发挥一点创意并自己完成。您需要：

编写一个函数，可以采用长列名并将其分解为较小的部分，每个部分足够短（例如，不超过 20 个字符）以适合自己的行。使用此函数处理所有列名称，然后调整 DataFrame 的显示方式，使这些多行名称看起来正确。此方法涉及手动更改列名称以在您想要的位置包含换行符，然后确保 DataFrame 的字符串表示形式（当您打印出来时）遵循这些换行符。这更多的是在实际打印或显示 DataFrame 之前准备数据和显示设置。

import pandas as pd

# Original DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "LIDSA": [0, 1, 2, 3],
    "CAE": [3, 5, 7, 9],
    "FILA": [1, 2, 3, 4],
    "VUAMA": [0.5, 1.0, 1.5, 2.0],
})

# Dictionary with long column names
df_colnames = {
    "LIDSA": "Lorem ipsum dolor sit amet",
    "CAE": "Consectetur adipiscing elit",
    "FILA": "Fusce imperdiet libero arcu",
    "VUAMA": "Vitae ultricies augue molestie ac",
}

# Custom function to word-wrap text
def word_wrap(text, max_width):
    """
    Word-wrap text at a specified width. Attempts to break lines at word boundaries
    where possible.
    """
    words = text.split()
    lines = []
    current_line = []
    current_length = 0

    for word in words:
        if current_length + len(word) <= max_width:
            current_line.append(word)
            current_length += len(word) + 1  # +1 for space
        else:
            lines.append(' '.join(current_line))
            current_line = [word]
            current_length = len(word) + 1
    lines.append(' '.join(current_line))  # Add the last line

    return '\n'.join(lines)

# Apply word-wrap to column names
wrapped_colnames = {col: word_wrap(name, 20) for col, name in df_colnames.items()}

# Rename DataFrame columns
df = df.rename(columns=wrapped_colnames)

# Print the DataFrame with modified display settings
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None, 'display.width', 0, 'max_colwidth', 20, 'display.float_format', "{:.2f}".format):
    print(df.to_string())