Pandas 显示所有数据框方法 - Python

Pandas是Python中一个非常流行的数据分析库，它提供了许多功能强大的数据结构和数据分析工具。其中DataFrame是Pandas中最为常用的数据结构之一，它类似于Excel中的数据表，每列可以是不同类型的数据。当我们读取或创建一个数据框时，有时候我们需要查看其中所有的数据，而不是仅仅显示前几行或后几行的数据。那么在Pandas中，有哪些方法可以让我们显示所有的数据呢？

显示所有数据

当我们在Jupyter Notebook或者其他Python开发环境中输出一个数据框时，默认情况下，它只会显示前五行和后五行的数据。这对于一些小型数据集来说是足够的，但是如果数据集非常大，那么仅仅显示这么少的数据是不够的。因此，我们需要一些方法来显示所有数据。

方法1：设置显示选项

Pandas提供了一些选项，可以用来设置控制数据框的显示，其中之一就是max_rows，它可以设置显示的最大行数。如果将max_rows的值设置为None，那么所有数据都会被显示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机的100行10列的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 10), columns=list('ABCDEFGHIJ'))
# 将显示行数设置为None，即显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None) 
print(df)

这段代码会输出一个100行10列的数据框。

方法2：使用to_string()方法

Pandas数据框提供了一个to_string()方法，它可以将整个数据框转化为一个字符串，并将其输出到控制台中：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机的100行10列的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 10), columns=list('ABCDEFGHIJ'))
# 使用to_string()方法输出整个数据框
print(df.to_string())

这段代码会输出一个100行10列的数据框。

方法3：使用head()和tail()方法

我们还可以使用head()和tail()方法来分别输出数据框的前面几行和后面几行。如果我们将这两个方法的行数参数都设为数据框的行数，那么就可以输出整个数据框了：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机的100行10列的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 10), columns=list('ABCDEFGHIJ'))
# 使用head()和tail()方法输出整个数据框
print(pd.concat([df.head(100), df.tail(0)]))

这段代码会输出一个100行10列的数据框。

总结

以上就是三种显示所有数据的方法，它们分别是设置显示选项、使用to_string()方法和使用head()和tail()方法。您可以根据自己的需要选择其中的一种方法来显示所有的数据。