在Spyder中如何实现Pandas DataFrame链式调用的print输出？

在Spyder用runfile运行脚本时，单独写表达式不会自动输出结果，必须套print()，但把一长串链式调用整个包进print()里又麻烦，还得调整缩进。这里给你两个简单方法，实现直接在链式末尾加.print()输出DataFrame：

方法1：临时猴子补丁（快速上手） #

直接给pd.DataFrame加个print方法，适合临时探索分析用：

import pandas as pd

# 给所有DataFrame添加print方法
pd.DataFrame.print = lambda self: print(self)

之后你的链式调用就能直接这么写：

dfShipName[['ShpNm','ShipNamesPrShpNm']] \
   .drop_duplicates() \
   .groupby('ShipNamesPrShpNm',as_index=False)['ShipNamesPrShpNm'] \
   .agg(['count']) \
   .rename(columns={'count':'nShpNm'}) \
   .sort_values(by='nShpNm',ascending=False) \
   .head(20).print()

不想输出的时候，直接把.print()注释掉就行，不用动前面的链式代码。

方法2：自定义访问器（更规范安全） #

如果不想污染原生DataFrame类，用Pandas官方推荐的自定义访问器更稳妥：

import pandas as pd

@pd.api.extensions.register_dataframe_accessor("debug")
class DebugAccessor:
    def __init__(self, pandas_obj):
        self._obj = pandas_obj
    
    def print(self):
        print(self._obj)
        # 要是想继续链式调用其他方法，可以返回原DataFrame
        # return self._obj

用法改成：

dfShipName[['ShpNm','ShipNamesPrShpNm']] \
   .drop_duplicates() \
   .groupby('ShipNamesPrShpNm',as_index=False)['ShipNamesPrShpNm'] \
   .agg(['count']) \
   .rename(columns={'count':'nShpNm'}) \
   .sort_values(by='nShpNm',ascending=False) \
   .head(20).debug.print()

这个方法不会影响原生方法，也能快速注释开关输出，适合长期使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2153235