我经常在终端上使用Series和DataFrames。Series的默认__repr__返回一个减少的样本，其中有一些头部和尾部值，但其余的都没有。
是否有一种内置的方式来漂亮地打印整个系列/数据帧?理想情况下，它应该支持适当的对齐，可能是列之间的边界，甚至可能是不同列的颜色编码。
当前回答
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
其他回答
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()))
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)
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)
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)。
