如何扩大输出显示以查看 Pandas 数据框中的更多列？

Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大工具，它提供了一个 DataFrame 类，用于处理表格数据。在 Pandas 数据框中，如果列数太多，可能会造成输出显示不全的问题，导致信息不完整。本文将介绍如何扩大输出显示以查看 Pandas 数据框中的更多列。

方法一：更改 Pandas 默认显示列数

Pandas 默认只显示 20 列，可以通过如下代码更改默认设置：

import pandas as pd

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

上述代码将默认显示所有列和所有行，如果只需要显示指定行数或列数，可以将 None 替换为要显示的行数或列数。例如，只显示 50 列：

pd.set_option('display.max_columns', 50)  # 显示 50 列

方法二：使用 transpose 转置

如果数据框中的行数比较少，可以使用 transpose 方法将数据框转置，使得列变为行，这样就可以查看所有的列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
df_t = df.transpose()  # 将数据框转置
print(df_t)

输出结果如下：

          0                1              2
id        1                2              3
name  Alice            Bobbie         Carlos
age      23               45             21
gender    F                M              M
score1   100               80             90
score2    90               95             85

转置后，每个样本都变成了一行，每个特征变成了一列。如果需要再次将数据框转置回来，可以使用 transpose 方法。

df = df_t.transpose()  # 将数据框转置回来

方法三：使用 iloc 和 loc 索引器选择列片段

如果希望只查看某个数据框的列片段，可以使用 iloc 和 loc 索引器来选择列。iloc 索引器使用整数位置索引，loc 索引器使用标签索引。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
cols = df.columns[3:10]  # 选择第 3-10 列
df_sub = df.loc[:, cols]  # 选择该片段
print(df_sub)

上述代码选择了第 4 至 11 列的列片段，并输出结果。需要注意的是，在选择列片段时应使用逗号隔开的方式来选择所有行。

以上就是扩大输出显示以查看 Pandas 数据框中的更多列的三种方法。第一种方法是更改默认显示设置，第二种方法是使用 transpose 转置方法，第三种方法是使用 iloc 和 loc 索引器选择列片段。根据数据框的特点和需求可以采用不同的方法。