如何打印 pandas 中的所有行 - Python

如果你正在使用 Pandas 构建数据分析的应用程序，那么你可能需要打印 DataFrame 中的所有行。在本文中，我们将为您介绍如何通过几种方式实现这个目标。

1. 使用 pd.set_option() 方法

使用 pd.set_option('display.max_rows', None) 方法可以设置 Pandas 显示 DataFrame 的最大行数。在设置该值之后，您可以使用 df 变量来打印所有的行数据。

示例代码:

import pandas as pd

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

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'Age': [28, 34, 29, 42], 
        'Country': ['US', 'US', 'UK', 'AUS']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果:

    Name  Age Country
0    Tom   28      US
1   Jack   34      US
2  Steve   29      UK
3  Ricky   42     AUS

2. 使用 iloc 方法

使用 Pandas 中的 .iloc 方法可以实现通过索引打印 DataFrame 中的所有行数据。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'Age': [28, 34, 29, 42], 
        'Country': ['US', 'US', 'UK', 'AUS']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.iloc[:])

输出结果:

    Name  Age Country
0    Tom   28      US
1   Jack   34      US
2  Steve   29      UK
3  Ricky   42     AUS

3. 使用 head() 和 tail() 方法

在 Pandas 中，head() 和 tail() 方法用于显示 DataFrame 中的头和尾行数据。当您将它们组合起来使用时，它们可以打印出整个 DataFrame。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'Age': [28, 34, 29, 42], 
        'Country': ['US', 'US', 'UK', 'AUS']}

df = pd.DataFrame(data)

print(pd.concat([df.head(), df.tail()]))

输出结果:

    Name  Age Country
0    Tom   28      US
1   Jack   34      US
2  Steve   29      UK
3  Ricky   42     AUS
0    Tom   28      US
1   Jack   34      US
2  Steve   29      UK
3  Ricky   42     AUS

结论

在本文中，我们介绍了三种方法可帮助您在 Pandas 中打印所有行。您可以根据具体场景和需求选择适合自己的方法。无论您使用哪种方法，都会帮助您更好地了解您的数据集并探索不同的数据分析方案。