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

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
20  row 20
21  row 21
22  row 22
23  row 23
24  row 24
25  row 25
26  row 26
27  row 27
28  row 28
29  row 29
30  row 30
31  row 31
32  row 32
33  row 33
34  row 34
35  row 35
36  row 36
37  row 37
38  row 38
39  row 39
40  row 40
41  row 41
42  row 42
43  row 43
44  row 44
45  row 45
46  row 46
47  row 47
48  row 48
49  row 49
50  row 50
51  row 51
52  row 52
53  row 53
54  row 54
55  row 55
56  row 56
57  row 57
58  row 58
59  row 59
60  row 60
61  row 61
62  row 62
63  row 63
64  row 64
65  row 65
66  row 66
67  row 67
68  row 68
69  row 69

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')

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:

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)

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。