Panda DataFrame의 더 많은 열을 보려면 출력 디스플레이를 확대하려면 어떻게 해야 합니까?

Panda DataFrame의 더 많은 열을 보려면 출력 디스플레이를 확대하려면 어떻게 해야 합니까?

인터랙티브 모드 또는 스크립트 실행 모드 중 하나로 출력 표시를 확대하는 방법이 있습니까?

구체적으로는,describe()팬더로 기능하다DataFrame.가DataFrame5열(라벨) 너비로 원하는 기술 통계를 얻을 수 있습니다.다만,DataFrame에는 더 이상의 열이 있으며 통계는 억제되고 다음과 같은 내용이 반환됩니다.

>> Index: 8 entries, count to max
>> Data columns:
>> x1          8  non-null values
>> x2          8  non-null values
>> x3          8  non-null values
>> x4          8  non-null values
>> x5          8  non-null values
>> x6          8  non-null values
>> x7          8  non-null values

"8" 값은 열이 6개인지 7개인지에 관계없이 지정됩니다."8"은 무엇을 의미합니까?

IDLE 창을 더 크게 끌어서 "IDLE 구성" 폭 옵션을 늘려봤지만 소용이 없습니다.

업데이트: 판다 0.23.4 이후

그럴 필요 없어요.판다는 터미널 윈도우의 크기를 자동으로 감지합니다.pd.options.display.width = 0. (구 버전에 대해서는 아래를 참조해 주세요.)

pandas.set_printoptions(...)는 권장되지 않습니다.대신,pandas.set_option(optname, val)또는 동등하게pd.options.<opt.hierarchical.name> = val. 예를 들면:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)

다음은 의 도움말입니다.

set_option(pat, value) - 지정된 옵션의 값을 설정합니다.
사용 가능한 옵션:
를 표시합니다.[column_dayfirst, colheader_dayfirst, column_space, date_dayfirst,date_yearfirst, 부호화, expand_frame_repr, float_format, 높이,line_width, max_colwidth, max_info_rows, max_info_rows,max_rows, max_seq_disples, mpl_style, multi_disples, 노트북_repr_disples,pprint_nest_depth, 정밀도, 폭]mode. [sim_provive, use_inf_as_filename]
파라미터----------pat - str/regexp 단일 옵션과 일치해야 합니다.

주의: 편의상 부분일치가 지원되지만풀옵션명(예: *x.y.z.option_name*)은 나중에 코드가 파손될 수 있습니다.유사한 이름의 새로운 옵션이 도입된 경우 버전.

value - 옵션의 새로운 값.

돌아온다-------없음.
올린다------이러한 옵션이 없는 경우 KeyError(KeyError(키 오류)
display.chop_threshold: [기본값: 없음][현재: 없음]: 플로트 또는 없음부동값으로 설정된 경우 모든 부동값이 지정된 임계값보다 작습니다.repr 및 friends에 의해 정확히 0으로 표시됩니다.
display.colheader_display: [기본값: 오른쪽][현재: 오른쪽]: '왼쪽' 오른쪽열 헤더의 자리맞추기를 제어합니다.DataFrameFormatter에서 사용됩니다.
display.column_space : [ default : 12 ][ current : 12 ]사용 가능한 설명은 없습니다.

display.date_dayfirst: [기본값: False][현재: False]: 부울True일 경우 인쇄 및 해석은 첫 번째 날짜(예: 2005년 20월 1일)부터 시작됩니다.display.date_yearfirst: [기본값: False][현재: False]: 부울True일 경우 인쇄 및 구문 분석 날짜는 연도 첫 번째 날짜입니다(예: 2005/01/20).display.encoding: [디폴트: UTF-8][현재: UTF-8]: str/module검출된 콘솔 인코딩으로 기본 설정됩니다.
to_string에서 반환되는 문자열에 사용할 인코딩을 지정합니다.이들은 보통 콘솔에 표시되도록 되어 있습니다.
display.display_frame_repr: [기본값:참] [현재:맞다]: 부울전체 데이터 프레임에 대해 전체 데이터 프레임 repr 인쇄 여부여러 회선에 걸쳐 'max_displaces'는 여전히 존중되지만 출력은폭이 '표시'를 초과하는 경우 여러 '페이지'에 걸쳐 랩 어라운드를 수행합니다.폭'입니다.를 표시합니다.float_format: [기본값: 없음][현재: 없음]: 콜 가능콜 가능자는 부동 소수점 번호를 받아들이고 반환해야 합니다.원하는 형식의 숫자 문자열.이것은 사용되고 있습니다.SeriesFormatter와 같은 곳에서 사용할 수 있습니다.
「코어」예를 들어 format.EngFormatter를 참조해 주세요.
를 표시합니다.높이: [기본값: 60][현재: 1000]: int권장되지 않습니다.
('display'를 사용합니다.키를 누릅니다.)

display.line_width: [기본값: 80][현재: 1000]: int권장되지 않습니다.
('display'를 사용합니다.대신 너비)를 지정합니다.

display.max_display: [기본값: 20][현재: 500]: intmax_rows 및 max_repr_() 메서드에서 max_rows 및 max_repr_()을 사용하여 다음 명령어를 지정합니다.to_string() 또는 info()는 객체를 문자열로 렌더링하기 위해 사용됩니다.경우에.python/IPython이 터미널에서 실행 중이고 이 설정은 0으로 설정할 수 있으며 Panda는단자의 폭을 올바르게 자동 검출하여 작은 사이즈로 교환합니다.모든 열이 수직으로 맞지 않는 경우 형식을 지정합니다.IPython 노트북,IPython qtconsole 또는 IDLE은 단말기에서 실행되지 않으므로 실행되지 않습니다.올바른 자동 검출이 가능합니다.
'없음' 값은 무제한을 의미합니다.
display.max_colwidth: [기본값: 50][현재: 50]: int의 repr에 있는 열의 최대 글자 폭팬더 데이터 구조입니다.열이 오버플로우되면..."플레이스 홀더가 출력에 포함되어 있습니다.
display.max_info_displays: [기본값: 100][현재: 100]: intmax_info_info_info를 DataFrame.info 메서드에서 사용하여 다음 중 하나를 결정합니다.열당 정보가 인쇄됩니다.
display.max_info_rows: [기본값: 1690785][현재: 1690785]: int 또는 없음max_info_rows는 프레임에 사용되는 최대 행 수입니다.콘솔에 재지정할 때 컬럼에 대해 null 검사를 수행합니다.
기본값은 1,000,000 행입니다.즉, 데이터 프레임에 더 많은 데이터가 있는 경우1,000,000 행의 null 체크는 실행되지 않습니다.컬럼을 표시하기 위해 시간이 훨씬 적게 소요됩니다.대화형 세션에 표시됩니다.[없음(None)]의 값은 항상을 의미합니다.응답할 때 null 체크를 수행합니다.
display.max_rows: [기본값: 60][현재: 500]: int이것은 팬더가 인쇄 시 출력해야 할 최대 행 수를 설정합니다.다양한 출력을 출력합니다.예를 들어, 이 값에 따라 repr()이 지정되었는지 여부가 결정됩니다.데이터 프레임이 완전히 출력되거나 요약 보고서만 출력됩니다.
'없음' 값은 무제한을 의미합니다.
display.max_seq_items: [기본값: 없음][현재: 없음]: int 또는 없음
긴 시퀀스를 예쁘게 표현하면 max_seq_seq_seq보다 크지 않습니다.인쇄됩니다.품목이 생략된 경우 추가 항목으로 표시됩니다."..."를 결과 문자열로 변환합니다.

[없음]으로 설정하면 인쇄할 항목의 수는 무제한입니다.
display.mpl_style: [기본값: 없음][현재: 없음]: 부울
이를 '기본값'으로 설정하면 matplotlib에서 사용하는rcParams가 수정됩니다.기본적으로 더 보기 좋은 시각적 스타일을 플롯에 부여합니다.
이 값을 None/False로 설정하면 값이 초기 값으로 복원됩니다.
display.multi_displays: [기본값:참] [현재:맞다]: 부울"sparsify" 다중 인덱스 디스플레이(반복 표시 안 함)그룹 내 외부 레벨의 요소)display.display_repr_displays: [기본값:참] [현재:맞다]: 부울True일 경우 IPython 노트북은 다음 항목에 대해 html 표현을 사용합니다.판다의 반대(가능한 경우).
display.pprint_nest_depth: [기본값: 3][현재: 3]: int예쁜 인쇄 시 처리할 중첩 수준 수를 제어합니다.display.display: [기본값: 7][현재: 7]: int부동 소수점 출력 정밀도(유효 자리수).이것은제안일 뿐를 표시합니다.폭: [기본값: 80][현재: 1000]: int표시 너비(문자 단위).python/의 경우IPython이 실행 중입니다.이 단말기는 None으로 설정될 수 있으며 Panda는 이 단말기를 자동으로 검출합니다.폭
IPython 노트북, IPython qtconsole 또는 IDLE은 다음과 같은 환경에서 실행되지 않습니다.따라서 폭을 올바르게 검출할 수 없습니다.
mode.sim_interactive: [기본값: False][현재: False]: 부울테스트 목적으로 대화형 모드를 시뮬레이션할지 여부mode.use_inf_as_null: [기본값: False][현재: False]: 부울True는 None, NaN, INF, -INF를 null(구식)로 취급하는 것을 의미합니다.
False는 None 및 NaN이 null임을 의미하지만 INF, -INF는 null이 아닙니다.(새로운 방법).
콜 정의: pd.set_option(self, *args, **kwds)

---

이전 버전 정보이것의 많은 부분이 폐지되었다.

@bmu에서 언급한 것처럼 Panda는 디스플레이 영역의 크기를 자동으로 감지합니다(기본값). 디스플레이에 개체 반복이 맞지 않을 때 요약 보기를 사용합니다.IDLE 창 크기 변경에 대해 언급했지만 효과가 없었습니다.네가 한다면.print df.describe().to_string()IDLE? IDLE?

는, 「」에 됩니다.pandas.util.terminal.get_terminal_size() 및 은 ( 및 삭제)가 합니다.(width, height)를 표시합니다.IDLE의 IDLE의 IDLE?문제가 있을 수 있습니다(이전에 Emacs에서 단말기를 실행할 때 문제가 있었습니다).

즉 자동검출은 할 수 .pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10)행과 열의 수가 지정된 제한을 초과하지 않으면 요약 보기로 전환되지 않습니다.

---

'max_colwidth' 옵션을 사용하면 각 열의 절단되지 않은 형식을 볼 수 있습니다.

이것을 시험해 보세요.

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)

매뉴얼에서 다음 항목을 참조하십시오.

display.display_frame_repr : 부울

데이터 프레임 전체를 여러 줄에 걸쳐 인쇄할지 여부에 관계없이 max_columns는 여전히 존중되지만, 폭이 디스플레이를 초과할 경우 출력은 여러 "페이지"로 넘깁니다.width. [기본값:참] [현재:맞다]

봐, 판다.set_option 입니다.

하나의 큰 DataFrame을 표시하도록 옵션을 일시적으로 설정하는 경우 option_context를 사용할 수 있습니다.

with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):
    print (df)

은 자동으로 됩니다.with

다음 세 줄만 사용해도 충분했습니다.

pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', -1)

그것은 아나콘다, 파이썬 3.6.5, 팬더 0.23.0, 그리고 비주얼 스튜디오 코드 1.26을 위한 것이었다.

다음을 사용하여 열 최대 너비를 설정합니다.

pd.set_option('max_colwidth', 800)

이 문장은 열당 최대 너비를 800픽셀로 설정합니다.

하시면 됩니다.print df.describe().to_string()사용할 수 .)to_string()「데이터 프레임」을 참조해 주세요.의 describe을사용하다

은 "을 행8'description'은 "Description"의 의미이기 때문입니다).describe는 최소, 최대, 평균 등 8개의 통계정보를 계산합니다).

은 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★로 조정할 수 있습니다.set_printoptions.

In [3]: df.describe()
Out[3]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 8 entries, count to max
Data columns:
x1    8  non-null values
x2    8  non-null values
x3    8  non-null values
x4    8  non-null values
x5    8  non-null values
x6    8  non-null values
x7    8  non-null values
dtypes: float64(7)

In [4]: pd.set_printoptions(precision=2)

In [5]: df.describe()
Out[5]:
            x1       x2       x3       x4       x5       x6       x7
count      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0
mean   69024.5  69025.5  69026.5  69027.5  69028.5  69029.5  69030.5
std       17.1     17.1     17.1     17.1     17.1     17.1     17.1
min    69000.0  69001.0  69002.0  69003.0  69004.0  69005.0  69006.0
25%    69012.2  69013.2  69014.2  69015.2  69016.2  69017.2  69018.2
50%    69024.5  69025.5  69026.5  69027.5  69028.5  69029.5  69030.5
75%    69036.8  69037.8  69038.8  69039.8  69040.8  69041.8  69042.8
max    69049.0  69050.0  69051.0  69052.0  69053.0  69054.0  69055.0

폭을 하는 것은 모든 가 있는 것은 또, 이 은, 「콘솔 폭만을 사용합니다.또한 팬더가 사용하는 것은to_string(「」의해 주세요).set_printoptions으로 콜을 할 수 있습니다.to_string브렌반이 답한 대로요

갱신하다

버전 0.10에서는 와이드 데이터 프레임의 인쇄 방법이 변경되었습니다.

In [3]: df.describe()
Out[3]:
                 x1            x2            x3            x4            x5  \
count      8.000000      8.000000      8.000000      8.000000      8.000000
mean   59832.361578  27356.711336  49317.281222  51214.837838  51254.839690
std    22600.723536  26867.192716  28071.737509  21012.422793  33831.515761
min    31906.695474   1648.359160     56.378115  16278.322271     43.745574
25%    45264.625201  12799.540572  41429.628749  40374.273582  29789.643875
50%    56340.214856  18666.456293  51995.661512  54894.562656  47667.684422
75%    75587.003417  31375.610322  61069.190523  67811.893435  76014.884048
max    98136.474782  84544.484627  91743.983895  75154.587156  99012.695717

                 x6            x7
count      8.000000      8.000000
mean   41863.000717  33950.235126
std    38709.468281  29075.745673
min     3590.990740   1833.464154
25%    15145.759625   6879.523949
50%    22139.243042  33706.029946
75%    72038.983496  51449.893980
max    98601.190488  83309.051963

또한 Panda 옵션을 설정하기 위한 API가 변경되었습니다.

In [4]: pd.set_option('display.precision', 2)

In [5]: df.describe()
Out[5]:
            x1       x2       x3       x4       x5       x6       x7
count      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0
mean   59832.4  27356.7  49317.3  51214.8  51254.8  41863.0  33950.2
std    22600.7  26867.2  28071.7  21012.4  33831.5  38709.5  29075.7
min    31906.7   1648.4     56.4  16278.3     43.7   3591.0   1833.5
25%    45264.6  12799.5  41429.6  40374.3  29789.6  15145.8   6879.5
50%    56340.2  18666.5  51995.7  54894.6  47667.7  22139.2  33706.0
75%    75587.0  31375.6  61069.2  67811.9  76014.9  72039.0  51449.9
max    98136.5  84544.5  91744.0  75154.6  99012.7  98601.2  83309.1

데이터 규모가 높을 때 이 설정을 사용했습니다.

# Environment settings: 
pd.set_option('display.max_column', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_seq_items', None)
pd.set_option('display.max_colwidth', 500)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

이 문서를 참조해 주세요.

출력 표시를 현재 단자 폭과 일치하도록 설정할 수 있습니다.

pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])

아래 행은 데이터 프레임의 모든 열을 표시하기에 충분합니다.

pd.set_option('display.max_columns', None)

v0.18.0에 대한 설명서에 따르면 터미널(즉, IPython 노트북, qtconsole 또는 IDLE이 아님)에서 실행 중인 경우 Panda가 화면 너비를 자동 감지하고 표시되는 열 수에 따라 즉시 조정하도록 하는 것은 두 줄짜리 라이너입니다.

pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)

앞의 답변이 모두 문제를 해결하는 것 같습니다. 더: " " ":pd.set_option('option_name') ( 완성 가능 : , (자동 완성 가능) 을 사용할 수

pd.options.display.width = None

Panda 문서 참조: 옵션 및 설정:

스타일"로 하지 않습니다( "도트 형식").display.max_rows) 취득할 수 options★★★★

In [1]: import pandas as pd

In [2]: pd.options.display.max_rows
Out[2]: 15

In [3]: pd.options.display.max_rows = 999

In [4]: pd.options.display.max_rows
Out[4]: 999

[...]

님의 max_...★★★★★★★★★★★★★★★★★★:

max_rows ★★★★★★★★★★★★★★★★★」max_columns are __repr__()「」의 유무의 to_string() ★★★★★★★★★★★★★★★★★」info()오브젝트를 문자열로 렌더링하기 위해 사용합니다.Python의 경우/IPython은 터미널에서 실행 중이고, 이는 0으로 설정할 수 있으며, 팬더는 터미널의 폭을 올바르게 자동 감지하여 모든 열이 수직으로 맞지 않는 경우 더 작은 형식으로 전환합니다.IPython 노트북, IPython qtconsole 또는 IDLE은 단말기에서 실행되지 않으므로 올바른 자동검출을 수행할 수 없습니다.value는 무제한을 의미합니다.None[원작이 아닌 작품]

님의 width★★★★★★★★★★★★★★★★★★:

표시 너비(문자 단위).에서 PythonPython/ 중인 IPython으로 설정할 수 .None판다가 너비를 정확히 자동 감지하게 됩니다.IPython 노트북, IPython qtconsole 또는 IDLE은 단말기에서 실행되지 않으므로 너비를 올바르게 검출할 수 없습니다.

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.width', 1000)

SentenceA = "William likes Piano and Piano likes William"
SentenceB = "Sara likes Guitar"
SentenceC = "Mamoosh likes Piano"
SentenceD = "William is a CS Student"
SentenceE = "Sara is kind"
SentenceF = "Mamoosh is kind"


bowA = SentenceA.split(" ")
bowB = SentenceB.split(" ")
bowC = SentenceC.split(" ")
bowD = SentenceD.split(" ")
bowE = SentenceE.split(" ")
bowF = SentenceF.split(" ")

# Creating a set consisting of all words

wordSet = set(bowA).union(set(bowB)).union(set(bowC)).union(set(bowD)).union(set(bowE)).union(set(bowF))
print("Set of all words is: ", wordSet)

# Initiating dictionary with 0 value for all BOWs

wordDictA = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictB = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictC = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictD = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictE = dict.fromkeys(wordSet, 0)
wordDictF = dict.fromkeys(wordSet, 0)

for word in bowA:
    wordDictA[word] += 1
for word in bowB:
    wordDictB[word] += 1
for word in bowC:
    wordDictC[word] += 1
for word in bowD:
    wordDictD[word] += 1
for word in bowE:
    wordDictE[word] += 1
for word in bowF:
    wordDictF[word] += 1

# Printing term frequency

print("SentenceA TF: ", wordDictA)
print("SentenceB TF: ", wordDictB)
print("SentenceC TF: ", wordDictC)
print("SentenceD TF: ", wordDictD)
print("SentenceE TF: ", wordDictE)
print("SentenceF TF: ", wordDictF)

print(pd.DataFrame([wordDictA, wordDictB, wordDictB, wordDictC, wordDictD, wordDictE, wordDictF]))

출력:

   CS  Guitar  Mamoosh  Piano  Sara  Student  William  a  and  is  kind  likes
0   0       0        0      2     0        0        2  0    1   0     0      2
1   0       1        0      0     1        0        0  0    0   0     0      1
2   0       1        0      0     1        0        0  0    0   0     0      1
3   0       0        1      1     0        0        0  0    0   0     0      1
4   1       0        0      0     0        1        1  1    0   1     0      0
5   0       0        0      0     1        0        0  0    0   1     1      0
6   0       0        1      0     0        0        0  0    0   1     1      0

다음의 순서를 간단하게 실행할 수 있습니다.

• 다음과 같이 Panda max_columns 기능의 옵션을 변경할 수 있습니다.

  import pandas as pd
  pd.options.display.max_columns = 10
  

  (이렇게 하면 10개의 열을 표시할 수 있으며 필요에 따라 변경할 수 있습니다.)

• 이와 같이 표시할 행 수를 다음과 같이 변경할 수 있습니다(최대 행도 변경해야 하는 경우).

  pd.options.display.max_rows = 999
  

  (이를 통해 999 행을 한 번에 인쇄할 수 있습니다).

팬더에 대한 다양한 옵션/설정을 변경하려면 설명서를 참조하십시오.

을 전시할 때 이 할 수 .Dataframe.

def display_all(df):     # For any Dataframe df
   with pd.option_context('display.max_rows',1000): # Change number of rows accordingly
      with pd.option_context('display.max_columns',1000): # Change number of columns accordingly
          display(df)

display_all(df.head()) # Pass this function to your dataframe and voilà!

pd.set_option을 사용법

표시 옵션을 조작하지 않고, 표시하는 모든 데이터 프레임을 전개하지 않고, 이 특정의 열 리스트를 표시하는 경우는, 다음의 순서를 실행할 수 있습니다.

df.columns.values

루프에서 시도할 수도 있습니다.

for col in df.columns: 
    print(col) 

pd.options.display.max_columns = 100

필요에 따라 max_columns에서 열 수를 지정할 수 있습니다.

NumPy 어레이를 인쇄할 때 아래는 너비를 늘립니다.

주피터 노트북에서 좋은 결과를 얻었다.

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=160)

이 대답들 중 어느 것도 나에게는 통하지 않았다.그 중 몇 개는 모든 칼럼을 인쇄하겠지만, 엉성해 보일 것이다.모든 정보가 있었지만 형식이 올바르지 않았습니다.네오빔 안쪽에 있는 터미널을 사용하고 있어서 그런 것 같아요.

. 만 하면 .df_data 이름데이터 프레임 이름)에 입니다.col_range판다가 자연스럽게 보여주는 대로 세팅되어 있는데, 저는 5개이지만, 여러분에게는 더 크거나 작을 수 있습니다.)

import math
col_range = 5
for _ in range(int(math.ceil(len(df_data.columns)/col_range))):
    idx1 = _*col_range
    idx2 = idx1+col_range
    print(df_data.iloc[:, idx1:idx2].describe())

말하면, ''는 '우리끼리 할 수 있다'는 것을 df.describe().transpose()또는 심지어df.head(n).transpose() , 「」df.tail(n).transpose().

또한 헤더가 구조화되면 열로 읽기가 더 쉬워집니다.

header1_xxx,

header2_xxx,

header3_xxx,

전환 후 필요하다면 단말기와 어플리케이션에서 더 자연스럽게 세로 스크롤을 할 수 있다고 생각합니다.

헤더는 일반적으로 값보다 크며, 모든 헤더를 하나의 열(색인)에 포함시킴으로써 전체 테이블 폭에 미치는 영향을 최소화합니다.

마지막으로 다른 df 기술도 Marge할 수 있습니다.다음은 생각할 수 있는 아이디어입니다.

def df_overview(df: pd.DataFrame, max_colwidth=25, head=3, tail=3):
    return(
        df.describe([0.5]).transpose()
        .merge(df.dtypes.rename('dtypes'), left_index=True, right_index=True)
        .merge(df.head(head).transpose(), left_index=True, right_index=True)
        .merge(df.tail(tail).transpose(), left_index=True, right_index=True)
        .to_string(max_colwidth=max_colwidth, float_format=lambda x: "{:.4G}".format(x))
    )

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/11707586/how-do-i-expand-the-output-display-to-see-more-columns-of-a-pandas-dataframe