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pandas - 不带省略号打印所有内容

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 12:18:40 25 4
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当我尝试打印列时,

print dataframe.columns

它告诉我

Index([u'Id', u'Guid', u'HardDisksInfo', u'ServerVersion', u'Email',
u'BackupServer', u'DataSizeQuota', u'HostRamSize', u'CpuModel',
u'CpuSpeed',
...
u'Post_Month', u'Geography', u'Region', u'Budget_Region',
u'Product_Family', u'Product_Name', u'Product_Version', u'License_Type',
u'Language', u'row_num'],
dtype='object', length=131)

如何在没有 ... 的情况下显示所有内容?

最佳答案

您需要将 display.max_seq_items 设置为 None 或高于 100 的某个值 - 请参阅 docs :

Option: display.max_seq_items
Default: 100

Function: when pretty-printing a long sequence, no more then max_seq_items will be printed. If items are omitted, they will be denoted by the addition of ”...” to the resulting string. If set to None, the number of items to be printed is unlimited.

idx = [u'Id', u'Guid', u'HardDisksInfo', u'ServerVersion', u'Email',
u'BackupServer', u'DataSizeQuota', u'HostRamSize', u'CpuModel',
u'CpuSpeed',

u'Post_Month', u'Geography', u'Region', u'Budget_Region',
u'Product_Family', u'Product_Name', u'Product_Version', u'License_Type',
u'Language', u'row_num']
idx = idx * 10
df = pd.DataFrame(columns=idx)

print (df.columns)
Index(['Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email', 'BackupServer',
'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
...
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num'],
dtype='object', length=200)

#temporaly display all columns
with pd.option_context('display.max_seq_items', None):
print (df.columns)
Index(['Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email', 'BackupServer',
'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed', 'Post_Month',
'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num', 'Id', 'Guid', 'HardDisksInfo', 'ServerVersion', 'Email',
'BackupServer', 'DataSizeQuota', 'HostRamSize', 'CpuModel', 'CpuSpeed',
'Post_Month', 'Geography', 'Region', 'Budget_Region', 'Product_Family',
'Product_Name', 'Product_Version', 'License_Type', 'Language',
'row_num'],
dtype='object')

关于pandas - 不带省略号打印所有内容,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42327312/

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