显示完整的 pd 数据框 - Python

在使用 Pandas 进行数据分析时，我们常常需要对数据进行查看、调整和展示。然而，当数据框数据量较大时，在 Jupyter Notebook 或其他编辑器中默认显示的行数和列数很少，无法完全展示数据框的全部内容。因此，我们需要一些技巧来展示完整的数据框。

设置显示行数和列数

我们可以通过以下代码来设置显示的行数和列数：

import pandas as pd

pd.set_option('display.max_rows', None)  # 显示所有行
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列

这会将行数和列数分别设为无限制，可以完整展示数据框中的全部内容。但是这种方法可能会因为数据量较大而占用过多的内存，不建议在多次处理数据时使用。

使用 scrollable tables 程序扩展

为了在 Jupyter Notebook 中方便地查看大型数据框，我们可以使用 scrollable tables 程序扩展。该扩展可以将数据框显示为可滚动的表格，而不会占用过多的内存。使用方法如下：

1. 安装 scrollable tables 程序扩展

在命令行输入以下命令即可：

pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable jupyter-js-widgets/extension
jupyter nbextension enable scrollable_tables/main

2. 使用 scrollable tables

在 Jupyter Notebook 中，运行以下代码开启 scrollable tables 功能：

%load_ext scrollable_tables

然后使用 Pandas 显示数据框，即可看到可滚动的表格。

import pandas as pd

pd.DataFrame({'A': range(1000), 'B': range(1000)})

使用 df.head() 和 df.tail()

如果只关心数据框的前几行或后几行，我们可以使用 Pandas 的 head 和 tail 方法，显示数据框的前几行或后几行。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.head(10)  # 显示前 10 行
df.tail(10)  # 显示后 10 行

以上就是关于如何完整显示 Pandas 数据框的几种方法，根据数据量的大小、分析需求和运行环境的不同，选择不同的方法即可。