Pandas：使用 Xarray 限制 __repr__ 和 _repr_html_ 行为

Question

我在数据框中存储大型 xarray，但每次在 Jupyter 或终端中显示数据框时，都需要很长时间（10 行数据框需要 11 秒）。我想这与 pandas 如何从各个单元格获取任何 repr 信息有关，并将整个 xarray 推入其中，但事后截断显示？谁知道？

是否有一些 pandas 设置会限制此行为？

这是代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr


df = pd.DataFrame({'xarrays':[xr.DataArray(np.random.randn(50,50)) 
                                for  _ in range(10)], # 10 50x50 xarrays
                    'other_stuff':np.arange(10)})

附图显示了显示整个帧、xarray 系列和普通系列的时间，但快速细分：

显示类型	时间
整个df	11秒
Xarray系列	6 秒
普通系列	0 秒
直接显示 df repr_html	0.2秒

预计可以轻松显示缩写/截断的 xarray 行。仅显示就花费了太长时间。

Answer 1

解决了！显然我正在寻找的选项是pandas的display.pprint_nest_depth。将其限制为 1 后，速度大大加快，但我还不确定这意味着什么。

# ------- Same dataframe as before ----------------

import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr


df = pd.DataFrame({'xarrays':[xr.DataArray(np.random.randn(50,50)) 
                                for  _ in range(10)], # 10 50x50 xarrays
                    'other_stuff':np.arange(10)})

# ------- Experimenting with pprint settings ----------------

import IPython.display

# NOTE apparently my computer has sped up a bit, so the default display speed has sped up from 11 seconds to 5 seconds
# but that is still way to slow

pd.set_option('display.pprint_nest_depth',3) # (default)

IPython.display.display(df) # 5.4 seconds 
IPython.display.display(df.xarrays) # 2.7 seconds (default)

pd.set_option('display.pprint_nest_depth',2) 
IPython.display.display(df)# also 5.4 seconds
IPython.display.display(df.xarrays)# also 2.7 seconds

pd.set_option('display.pprint_nest_depth',1) 

# SUCCESS!
IPython.display.display(df)# 0.2 seconds
IPython.display.display(df.xarrays)# 0.1 seconds