查看Pandas数据框的全部行

Pandas是一个基于Numpy的Python数据分析库，它提供了大量的数据操作和分析工具。在使用Pandas时，我们经常需要查看数据框的全部行，以便对数据进行更深入的分析和处理。

下面是几种不同的方法来查看Pandas数据框的全部行：

方法一 - 使用Pandas head() 方法

head()是Pandas数据框的一个方法，用于默认显示数据的前5行。如果需要显示更多的行数，我们可以在head()中传递一个整数参数，指定我们希望显示的行数。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # 读取CSV文件
print(df.head(10)) # 显示前10行数据

方法二 - 使用Pandas tail() 方法

tail()是另一个Pandas数据框的方法，它默认显示数据的后5行。如果需要显示更多的行数，我们可以在tail()中传递一个整数参数，指定我们希望显示的行数。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # 读取CSV文件
print(df.tail(10)) # 显示后10行数据

方法三 - 使用Pandas iloc 属性

iloc是Pandas数据框的一个属性，用于按照行索引和列索引数据找到数据框中的元素。如果我们希望显示所有的行，我们可以在iloc中指定一个冒号“:”，表示选择全部行。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # 读取CSV文件
print(df.iloc[:]) # 显示所有行数据

方法四 - 使用Pandas loc 属性

loc也是Pandas数据框的一个属性，用于按照行标签和列标签数据找到数据框中的元素。如果我们希望显示所有的行，我们可以在loc中指定一个冒号“:”，表示选择全部行。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # 读取CSV文件
print(df.loc[:]) # 显示所有行数据

以上就是查看Pandas数据框全部行的几种方法，总结起来，head()和tail()方法适用于快速查看前几行或后几行数据，而iloc和loc属性适用于查看整个数据框的全部行数据。