我如何扩大输出显示，以看到一个熊猫数据框架的更多列?

是否有一种方法可以在交互或脚本执行模式下扩大输出的显示?

具体来说，我在Pandas DataFrame上使用了describe()函数。当DataFrame是五列(标签)宽时，我得到了我想要的描述性统计数据。然而，如果DataFrame有更多的列，统计数据将被抑制，并返回如下内容:

>> Index: 8 entries, count to max
>> Data columns:
>> x1          8  non-null values
>> x2          8  non-null values
>> x3          8  non-null values
>> x4          8  non-null values
>> x5          8  non-null values
>> x6          8  non-null values
>> x7          8  non-null values

无论有6列还是7列，都给出“8”值。“8”指什么?

我已经尝试过将IDLE窗口拖大，以及增加“配置IDLE”宽度选项，但无济于事。

当前回答

这些答案对我都没用。其中一些确实会打印所有列，但看起来会很草率。所有的信息都在那里，但格式不正确。我正在使用Neovim内部的终端，所以我怀疑这是原因。

这个迷你函数确实是我需要的，只是改变df_data在两个地方，它是为你的dataframe名称(col_range被设置为熊猫自然显示，对我来说是5，但它可以更大或更小为你)。

import math
col_range = 5
for _ in range(int(math.ceil(len(df_data.columns)/col_range))):
    idx1 = _*col_range
    idx2 = idx1+col_range
    print(df_data.iloc[:, idx1:idx2].describe())

2020-09-16 07:20:57

其他回答

下面的行足以显示一个数据框架中的所有列。

pd.set_option('display.max_columns', None)

2019-11-05 06:31:11

如果你想临时设置选项来显示一个大的数据帧，你可以使用option_context:

with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):
    print (df)

退出with块时，选项值将自动恢复。

2015-10-27 18:04:34

当数据规模很大时，我使用这些设置。

# Environment settings: 
pd.set_option('display.max_column', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_seq_items', None)
pd.set_option('display.max_colwidth', 500)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

您可以在这里参考文档。

2018-08-27 14:14:20

使用以下方法设置列的最大宽度:

pd.set_option('max_colwidth', 800)

这个特定的语句将每列的最大宽度设置为800像素。

2015-11-19 08:43:35

下面的代码将在打印NumPy数组时增加宽度。

它在Jupyter Notebook上给出了很好的结果。

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=160)

2021-03-25 08:34:41

我如何扩大输出显示，以看到一个熊猫数据框架的更多列?

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