当然，如果这个经常出现，就做一个这样的函数。您甚至可以将其配置为在每次启动IPython时加载:https://ipython.org/ipython-doc/1/config/overview.html

def print_full(x):
    pd.set_option('display.max_rows', len(x))
    print(x)
    pd.reset_option('display.max_rows')

至于颜色，过于复杂的颜色对我来说听起来适得其反，但我同意像bootstrap的.table条纹之类的东西会很好。您总是可以创建一个问题来建议这个功能。

你也可以使用带有一个或多个选项的option_context:

with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):  # more options can be specified also
    print(df)

这将自动将选项返回到它们以前的值。

如果你在jupyter-notebook上工作，使用display(df)而不是print(df)将使用jupyter丰富的显示逻辑(就像这样)。

导入pandas后，作为使用上下文管理器的另一种选择，设置这些选项来显示整个数据框架:

pd.set_option('display.max_columns', None)  # or 1000
pd.set_option('display.max_rows', None)  # or 1000
pd.set_option('display.max_colwidth', None)  # or 199

有关有用选项的完整列表，请参见:

pd.describe_option('display')

不需要侵入设置。有一个简单的方法:

print(df.to_string())

试试这个

pd.set_option('display.height',1000)
pd.set_option('display.max_rows',500)
pd.set_option('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)

如果您正在使用Ipython Notebook (Jupyter)。你可以使用HTML

from IPython.core.display import HTML
display(HTML(df.to_html()))

使用表格包:

pip install tabulate

考虑下面的示例用法:

import pandas as pd
from io import StringIO
from tabulate import tabulate

c = """Chromosome Start End
chr1 3 6
chr1 5 7
chr1 8 9"""

df = pd.read_table(StringIO(c), sep="\s+", header=0)

print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))

+----+--------------+---------+-------+
|    | Chromosome   |   Start |   End |
|----+--------------+---------+-------|
|  0 | chr1         |       3 |     6 |
|  1 | chr1         |       5 |     7 |
|  2 | chr1         |       8 |     9 |
+----+--------------+---------+-------+

您可以使用下面的方法来实现这一点。只需要传递总no。在DataFrame中显示为arg to的列

“display.max_columns”

例如:

df= DataFrame(..)
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', df.shape[1]):
    print(df)

使用pd.options.display

这个答案是lucidyan先前答案的一个变体。它通过避免使用set_option使代码更具可读性。

导入pandas后，作为使用上下文管理器的另一种选择，设置以下选项来显示大数据框架:

def set_pandas_display_options() -> None:
    """Set pandas display options."""
    # Ref: https://stackoverflow.com/a/52432757/
    display = pd.options.display

    display.max_columns = 1000
    display.max_rows = 1000
    display.max_colwidth = 199
    display.width = 1000
    # display.precision = 2  # set as needed

set_pandas_display_options()

在此之后，如果使用笔记本电脑，您可以使用display(df)或仅使用df，否则使用print(df)。

使用to_string

Pandas 0.25.3有DataFrame。to_string和Series。接受格式化选项的To_string方法。

使用to_markdown

如果你需要的是降价输出，Pandas 1.0.0有DataFrame。to_markdown和Series。to_markdown方法。

使用to_html

如果你需要的是HTML输出，Pandas 0.25.3确实有一个DataFrame。to_html方法，而不是Series.to_html方法。注意Series可以转换为DataFrame。

尝试使用display()函数。这将自动使用水平和垂直滚动条，这样你就可以轻松地显示不同的数据集，而不是使用print()。

display(dataframe)

Display()也支持正确的对齐。

然而，如果你想让数据集更漂亮，你可以检查pd.option_context()。它有很多选项来清楚地显示数据框架。

注:我正在使用Jupyter笔记本电脑。

脚本

没有人提出过这种简单的纯文本解决方案:

from pprint import pprint

pprint(s.to_dict())

产生如下结果:

{'% Diabetes': 0.06365372374283895,
 '% Obesity': 0.06365372374283895,
 '% Bachelors': 0.0,
 '% Poverty': 0.09548058561425843,
 '% Driving Deaths': 1.1775938892425206,
 '% Excessive Drinking': 0.06365372374283895}

Jupyter記本嗎

此外，当使用Jupyter笔记本时，这是一个很好的解决方案。

注意:pd.Series()没有.to_html()，所以必须转换为pd.DataFrame()

from IPython.display import display, HTML

display(HTML(s.to_frame().to_html()))

产生如下结果:

datasroller的创建部分是为了解决这个问题。

pip install datascroller

它将数据帧加载到终端视图中，你可以用鼠标或方向键“滚动”，有点像终端上的Excel工作簿，支持查询、高亮显示等。

import pandas as pd
from datascroller import scroll

# Call `scroll` with a Pandas DataFrame as the sole argument:
my_df = pd.read_csv('<path to your csv>')
scroll(my_df)

披露:我是datascroller的作者之一

你可以将expand_frame_repr设置为False:

显示。Expand_frame_repr:布尔值 是否打印宽DataFrame的完整DataFrame repr 跨多行，max_columns仍然得到尊重，但是输出 如果它的宽度超过了，会在多个“页面”上环绕吗 display.width。 (默认值:真实)

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

要了解更多细节，请阅读如何漂亮地打印熊猫数据框架和系列

这个链接可以帮助你

嗨，我的朋友，播放这个

    pd.set_option("display.max_rows", None, "display.max_columns", None)
    print(df)

就这么做

输出

Column
0    row 0
1    row 1
2    row 2
3    row 3
4    row 4
5    row 5
6    row 6
7    row 7
8    row 8
9    row 9
10  row 10
11  row 11
12  row 12
13  row 13
14  row 14
15  row 15
16  row 16
17  row 17
18  row 18
19  row 19
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21  row 21
22  row 22
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