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Jupyter Notebookにて、pandas.DataFrameで作成した２つの表を、  
同じセル内に表示させるのは可能でしょうか。

もし可能なら、その方法を、ご教示ください。

具体的には...

以下の場合、最後のDataFrame（lst2のみ）が表示されます。

[code]

    lst1=[[1,2,3],[4,5,6]]
    lst2=[[2,3,4],[5,6,7]]
    import pandas as pd
    pd.DataFrame(lst1)
    pd.DataFrame(lst2)
    
[/code]

[![画像の説明をここに入力](https://i.stack.imgur.com/oxW2j.png)](https://i.stack.imgur.com/oxW2j.png)

そうではなく、同じセル内に、

[![画像の説明をここに入力](https://i.stack.imgur.com/dMW3D.png)](https://i.stack.imgur.com/dMW3D.png)

あるいは、

[![画像の説明をここに入力](https://i.stack.imgur.com/Guetn.png)](https://i.stack.imgur.com/Guetn.png)

と表示させたいと思っています。  
よろしく、お願いいたします。


CC BY-SA 4.0
2021-07-04T12:20:04.173
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2021-07-10T23:12:15.453
2021-07-05T22:59:01.797
15413
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question
python pandas jupyter-notebook
同じセル内に２つのDataFrameを表示させたい


表示に `display()` を使用すると整った形で表示されます  
(`print()` でも内容確認する程度は可能)

[code]

    import pandas as pd
    # print(df)
    display(pd.DataFrame(lst1))
    display(pd.DataFrame(lst2))
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2021-07-04T12:35:38.193
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2021-07-04T12:35:38.193
43025
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answer


[28 Jupyter Notebook Tips, Tricks, and Shortcuts for Data
Science](https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-
shortcuts/) から引用します。

> ### 2\. Pretty Display of Variables
>
> What is known less, is that you can alter a modify the
> ast_note_interactivity kernel option to make Jupyter do this for any
> variable or statement on its own line, so you can see the value of multiple
> statements at once.
[code]

>     from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
>     InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
>  
[/code]

[![display](https://i.stack.imgur.com/FoZET.png)](https://i.stack.imgur.com/FoZET.png)


CC BY-SA 4.0
2021-07-04T12:37:08.880
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2021-07-04T12:58:54.760
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answer

[code]

    matplotlib.pyplot as plt
    plt.show
    
[/code]

を利用する方法もありました。

[code]

    import pandas as pd
    
    lst1=[[1,2,3],[4,5,6]]
    lst2=[[2,3,4],[5,6,7]]
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    df1=pd.DataFrame(lst1)
    df1.plot()
    plt.show()
    
    df2=pd.DataFrame(lst2)
    df2.plot()
    plt.show()
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2021-07-10T23:12:15.453
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2021-07-10T23:12:15.453
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answer