pandas.set_option()：控制打印的行列

参数介绍：

compute.[use_bottleneck, use_numexpr]
display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst, date_yearfirst, encoding, expand_frame_repr, float_format]
display.html.[border, table_schema, use_mathjax]
display.[large_repr]
display.latex.[escape, longtable, multicolumn, multicolumn_format, multirow, repr]
display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, min_rows, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]
display.unicode.[ambiguous_as_wide, east_asian_width]
display.[width]
io.excel.ods.[reader]
io.excel.xls.[reader, writer]
io.excel.xlsb.[reader]
io.excel.xlsm.[reader, writer]
io.excel.xlsx.[reader, writer]
io.hdf.[default_format, dropna_table]
io.parquet.[engine]
mode.[chained_assignment, sim_interactive, use_inf_as_na, use_inf_as_null]
plotting.[backend]
plotting.matplotlib.[register_converters]

使用方式

# 设置最大列数
# pd.set_option('display.max_columns',1000)
# 设置最大行数
# pd.set_option('display.max_rows',1000)
# 设置宽度
# pd.set_option('display.width', 1000)
# 设置最大列宽
# pd.set_option('display.max_colwidth',1000)

实战

1、读取数据，发现问题

import pandas as pd
import numpy as np

# 1、读取数据
column_name=['Sample code number','Clump Thickness','Uniformity of Cell Size','Uniformity of Cell Shape',
       'Marginal Adhesion','Single Epithelial Cell Size','Bare Nuclei','Bland Chromatin','Normal Nucleoli',
       'Mitoses','Class']
data=pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data', names=column_name)
print(data)

可以看出，行和列都有很多的隐藏，使得看不到全部的数据，而原文件打开也不方便，因此想办法让它的行和列都可以显示出来。

2、显示行列

# 设置最大列数
pd.set_option('display.max_columns',1000)
# 设置最大行数
pd.set_option('display.max_rows',1000)

问题解决，可以成功显示出行和列了。

下载测试数据的网站：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data

总代码

# 行列显示
import pandas as pd
import numpy as np

# 1、读取数据
column_name=['Sample code number','Clump Thickness','Uniformity of Cell Size','Uniformity of Cell Shape',
       'Marginal Adhesion','Single Epithelial Cell Size','Bare Nuclei','Bland Chromatin','Normal Nucleoli',
       'Mitoses','Class']

# 设置最大列数
pd.set_option('display.max_columns',1000)
# 设置最大行数
pd.set_option('display.max_rows',1000)
# 设置宽度
# pd.set_option('display.width', 1000)
# 设置最大列宽
# pd.set_option('display.max_colwidth',1000)

data=pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data', names=column_name)
print(data)