2017-10-03 2 views
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Ich habe einen Datenrahmen sagen dfdata in einem Jupyter Server Notebook läuft auf einem Remote-Rechner).jupyter server dfdata.to_clipboard von remote zum lokalen Rechner. Wie?

Ich möchte auf den Datenrahmen in der Remote-Maschine Speicher auf meinem lokalen Computer zugreifen, sagen Sie, um die dfdata in Excel einzufügen.

Normalerweise (wenn der Notebook-Server lokal ausgeführt wird), mache ich dfdata.to_clipboard(), um den Datenframe in die Zwischenablage zu kopieren und ihn jetzt in Excel einzufügen.

Da jedoch die dfdata jetzt auf dem Remote-Computer ist, hat die dfdata.to_clipboard() nicht die Kopie des Datenrahmens in der Zwischenablage.

Wie dies funktioniert, d. H. Kopieren Sie Datenrahmen von Remote-Maschine zu lokal laufenden Excel, Textdatei usw. kopieren? Alle alternativen Methoden, wenn to_clipboard() von Entwurf aufgrund von Sicherheitseinschränkungen/Einschränkungen nicht über Remote-Server funktioniert.

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Warum nicht 'df.to_excel ('/ path/to/file.xlsx', index = False)'? – MaxU

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Ich werde dies versuchen, um zu sehen, ob es funktioniert. 'To_clipboard' ist jedoch so praktisch ... um viele Stellen einzufügen ... einschließlich das Lesen in einem anderen Notizbuch, Einfügen in eine Textdatei, E-Mail, Word, GVIM usw. Ich habe nur Excel als Beispiel angegeben. Ich wünsche mir, dass 'to_clipboard' auch auf dem Remote-Server funktionieren kann – ihightower

Antwort

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Wenn eine andere Terminalsitzung mit demselben Remote-Server verbunden ist, können Sie versuchen, das Zwischenablagensystem zur Ausgabe an das Terminal zu veranlassen.

Ich versuchte xclip -o in einer anderen SSH-Sitzung (nach dem Aufruf df.to_clipboard() im Notebook) und es druckte den Inhalt meines DataFrame auf dem Terminal. Ich konnte diesen Text kopieren und erfolgreich in Google Tabellen einfügen, sodass er korrekt in Spalten aufgeteilt wurde.

Es hängt möglicherweise davon ab, was auf dem Server installiert ist. Es gibt anscheinend ein anderes Zwischenablagensystem namens xsel, aber xclip funktionierte für mich auf Ubuntu Server 16.04.

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