Jupyter notebookやJupyterLabでPythonを書くとき、結果を都度アプトプットを表示させながらコーディングを進めているかと思います。
このとき、よく使うのがprint()ですが、時々display()やpprint()を使って表示させるケースも見受けられます。
一体、print()と何が違うのでしょうか？
display()はdataframe形式の表のレイアウトを崩さないのがメリット
display()はdataframe形式の表のレイアウトを保持してくれます。
例えば、次のようなDataframeがあったとします。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4]],
index=['sample1', 'sample2'],
columns=['propertyA', 'propertyB','propertyC','propertyD'])
df
このdfをprintで表示するとこのようになります。
print(df)
dataframe特有のレイアウトがなくなり、数字と文字だけになってしまいます。
ところが、display()を使うと、このdataframe特有のレイアウトを保持してくれます。
display(df)pprint()は自動で綺麗に改行してくれたりする
pprint()はリストや辞書の配列表示をきれいな見栄えにしてくれます。
例えば、次のようなリストがあったとします。
info_list = ['chemoinfomatics', 'materialsinfomatics',
'processinfomatics', 'catalystinfomatics']このdfをprintで表示するとこのようになります。
print(info_list)[‘chemoinfomatics’, ‘materialsinfomatics’, ‘processinfomatics’, ‘catalystinfomatics’]
ところが、display()を使うと、このdataframe特有のレイアウトを保持してくれます。
from pprint import pprint
pprint(info_list)[‘chemoinfomatics’,
‘materialsinfomatics’,
‘processinfomatics’,
‘catalystinfomatics’]
pprintを使う場合は、予めpprintをインポートする必要があります。
ちなみに、pprintの頭文字のpは「pretty」のpです。
