显示完整的数据框 pandas - Python

在pandas中当数据框的行和列较多时，会自动截断显示，因此可能无法完全查看所有的数据，这很不方便。

那么如何展示完整的数据框呢？下面是几种方法可以让你轻松地查看完整的数据框。

方法一：设置参数

在pandas中，可以设置一些参数来控制数据框的显示方式，例如：

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
pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度
pd.set_option('display.max_colwidth', None) # 显示所有文本

通过设置参数来显示所有的行和列，以及设置显示的宽度和文本长度。但是在数据非常大时，这种方法可能会导致内存溢出或者卡顿。

方法二：使用head()和tail()函数

在pandas中，head()函数和tail()函数可以分别查看数据框的前几行和后几行，例如：

import pandas as pd

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

这种方法可以用于查看数据框的前几行和后几行，但是无法显示所有的数据，不适合查看完整的数据框。

方法三：使用Tqdm库

Tqdm是一个快速，可扩展的Python进度条库，用于在循环中显示进度条。同时，它还可以用于显示完整的数据框，例如：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

df = pd.read_csv('data.csv')
for i in tqdm(range(len(df))):
    print(df.iloc[[i]])

在循环中使用tqdm函数，逐行遍历整个数据框，并逐行输出，这样就可以查看完整的数据框。

总结

以上是三种显示完整数据框的方法，具体方法根据实际需求选择，当然在内存不够时，建议使用第二种方法查看部分数据。