如何在Python中并排显示Pandas的X、Y Series数据？

以下是几种可行的实现方式，适配不同运行环境：

方法1：Jupyter环境下用IPython组件渲染（无需额外安装） #

你之前提到的display_html用法有误，Jupyter自带IPython的display模块，直接用它构造HTML表格即可实现并排：

from IPython.display import display, HTML

# 生成并排显示的HTML结构
html_content = f"""
<table style="border-collapse: separate; border-spacing: 20px;">
    <tr>
        <td>
            <h4>X</h4>
            {X.to_html(index=True)}
        </td>
        <td>
            <h4>Y</h4>
            {Y.to_html(index=True)}
        </td>
    </tr>
</table>
"""
display(HTML(html_content))

如果之前导入失败，大概率是拼写错误，确认导入的是IPython.display下的display和HTML类。

方法2：合并为DataFrame（最简便通用） #

直接把X、Y合并成一个新的DataFrame，默认就是列并排显示，完全不需要额外依赖：

import pandas as pd

pd.DataFrame({"X": X, "Y": Y})

这种方式在Jupyter和终端环境都能正常显示，终端里会自动按列排版。

方法3：终端/脚本环境下的格式化打印 #

如果是在命令行运行脚本，手动格式化字符串实现并排：

# 把Series转为字符串并拆分成每行
x_rows = X.to_string().split("\n")
y_rows = Y.to_string().split("\n")

# 逐行对齐打印，<40控制X列的宽度，可按需调整
for x_row, y_row in zip(x_rows, y_rows):
    print(f"{x_row:<40}{y_row}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sara