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')

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 |
+----+--------------+---------+-------+

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()))

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

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')

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