你可以设置输出显示来匹配你当前的终端宽度:

pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])

你可以通过set_printoptions来调整Pandas打印选项。

In [3]: df.describe()
Out[3]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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
dtypes: float64(7)

In [4]: pd.set_printoptions(precision=2)

In [5]: df.describe()
Out[5]:
            x1       x2       x3       x4       x5       x6       x7
count      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0
mean   69024.5  69025.5  69026.5  69027.5  69028.5  69029.5  69030.5
std       17.1     17.1     17.1     17.1     17.1     17.1     17.1
min    69000.0  69001.0  69002.0  69003.0  69004.0  69005.0  69006.0
25%    69012.2  69013.2  69014.2  69015.2  69016.2  69017.2  69018.2
50%    69024.5  69025.5  69026.5  69027.5  69028.5  69029.5  69030.5
75%    69036.8  69037.8  69038.8  69039.8  69040.8  69041.8  69042.8
max    69049.0  69050.0  69051.0  69052.0  69053.0  69054.0  69055.0

然而，这并不会在所有情况下工作，因为Pandas会检测你的控制台宽度，并且它只会在输出适合控制台时使用to_string(参见set_printoptions的文档字符串)。 在这种情况下，你可以显式调用由BrenBarn回答的to_string。

更新

在0.10版本中，数据帧的打印方式发生了变化:

In [3]: df.describe()
Out[3]:
                 x1            x2            x3            x4            x5  \
count      8.000000      8.000000      8.000000      8.000000      8.000000
mean   59832.361578  27356.711336  49317.281222  51214.837838  51254.839690
std    22600.723536  26867.192716  28071.737509  21012.422793  33831.515761
min    31906.695474   1648.359160     56.378115  16278.322271     43.745574
25%    45264.625201  12799.540572  41429.628749  40374.273582  29789.643875
50%    56340.214856  18666.456293  51995.661512  54894.562656  47667.684422
75%    75587.003417  31375.610322  61069.190523  67811.893435  76014.884048
max    98136.474782  84544.484627  91743.983895  75154.587156  99012.695717

                 x6            x7
count      8.000000      8.000000
mean   41863.000717  33950.235126
std    38709.468281  29075.745673
min     3590.990740   1833.464154
25%    15145.759625   6879.523949
50%    22139.243042  33706.029946
75%    72038.983496  51449.893980
max    98601.190488  83309.051963

此外，设置Pandas选项的API改变了:

In [4]: pd.set_option('display.precision', 2)

In [5]: df.describe()
Out[5]:
            x1       x2       x3       x4       x5       x6       x7
count      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0      8.0
mean   59832.4  27356.7  49317.3  51214.8  51254.8  41863.0  33950.2
std    22600.7  26867.2  28071.7  21012.4  33831.5  38709.5  29075.7
min    31906.7   1648.4     56.4  16278.3     43.7   3591.0   1833.5
25%    45264.6  12799.5  41429.6  40374.3  29789.6  15145.8   6879.5
50%    56340.2  18666.5  51995.7  54894.6  47667.7  22139.2  33706.0
75%    75587.0  31375.6  61069.2  67811.9  76014.9  72039.0  51449.9
max    98136.5  84544.5  91744.0  75154.6  99012.7  98601.2  83309.1

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。

你也可以在循环中尝试:

for col in df.columns: 
    print(col) 

你可以简单地执行以下步骤，

您可以更改Pandas max_columns特性的选项，如下所示: 进口熊猫作为pd pd.options.display。Max_columns = 10 (这允许显示10个列，您可以根据需要更改。) 像这样，你可以改变行数，你需要显示如下(如果你需要改变最大行数): pd.options.display。Max_rows = 999 (这允许一次打印999行。)

如需更改Pandas的不同选项/设置，请参考文档。

我只用了这三句话:

pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', -1)

它适用于Anaconda, Python 3.6.5, Pandas 0.23.0和Visual Studio Code 1.26。