はじめに

都内で受託のデータ分析をしているけっちんです。
実務ではなかなか他人のコードを見る機会はないのですが、現在参加しているKaggleのコンペでは優れたコードが数多く有志により共有されています。
コード中でデータを表示する方法として当方が使用したことがない'display'関数が使用されており、`print`関数との差分を確認してみました。
本記事はPythonの`print`、`display`及び`pprint`の違いとその使用法について紹介します。

`print`関数

`print`関数はPythonの基本的な組み込み関数で、テキストや変数の内容を標準出力（通常はコンソール）に出力します。簡単なメッセージや変数の値を確認する際に便利です。

# printの使用例
x = "Hello, World!"
print(x)

`display`関数

`display`関数はJupyter NotebookやIPythonのような対話型Python環境で使用されます。これは`print`よりも豊富な出力オプションを提供し、HTMLや画像など、様々な形式でのデータ表示が可能です。データフレームや画像データの扱いに特に有用です。

# displayの使用例 (Jupyter NotebookやIPython環境で試してください)
from IPython.display import display
import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# displayを使用してデータフレームを表示
display(df)

`pprint`モジュール

`pprint`は"pretty print"の略で、標準ライブラリの一部です。これは`print`よりも読みやすい形式で複雑なデータ構造（リスト、辞書など）を出力します。大きなデータ構造を扱う際に便利です。

# pprintの使用例
from pprint import pprint

data = {'key': 'value', 'numbers': [1, 2, 3, 4, 5]}
pprint(data)

それぞれの違いを可視化する

これらの関数の違いを可視化することは、直接的な画像やグラフィックを生成するものではありませんが、以下の例を通じて理解を深めることができます。

`print`と`pprint`の違い

# 複雑なデータ構造の例
complex_data = {
    'key1': 'value1',
    'key2': [1, 2, 3, 4, 5],
    'key3': {'nestedKey1': 'nestedValue1', 'nestedKey2': 'nestedValue2'}
}

print("Using print:")
print(complex_data)

print("\nUsing pprint:")
from pprint import pprint
pprint(complex_data)

`print`と`display`の違い

# displayの使用例で使用したデータフレームで比較
from IPython.display import display
import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

print("Using print:")
print(df)

print("Using display:")
display(df)

さいごに

• まとめると、`print`、`display`、`pprint`はそれぞれ異なる目的と出力形式を持ち、Pythonの様々な環境と状況で役立ちます。

• 適切なツールを選択することで、コードのデバッグ、データの探索、結果の共有がより効果的かつ効率的になります。

• 特に、データサイエンスの作業では、より視覚的な分析やデータの理解を深めるために'display'の使用が推奨されます。

• 今回は記事執筆の練習も兼ねて簡単な内容をまとめましたが、今後はより高度な内容も月1投稿を目標として記事にまとめていきたいと思います。