Pandas 在数据框中完整打印非常长的字符串

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在数据框中完整打印非常长的字符串。当我们在数据框中处理字符串类型的数据时，有时候我们会遇到非常长的字符串，而Pandas默认只打印一部分。这可能会导致我们无法看到完整的字符串信息，给数据分析带来不便。因此，我们需要了解如何使用Pandas在数据框中完整打印非常长的字符串。

阅读更多：Pandas 教程

认识Pandas中的display选项

在Pandas中，我们可以使用display选项来控制数据框、序列和其他数据结构的呈现方式。其中，display.max_colwidth选项可以设置数据框列宽最大值，如果某列中的字符串长度超过该值则会被截断显示，这也是为什么我们在处理非常长的字符串时需要了解这个选项的原因。

我们可以通过以下代码查看display选项的当前设置：

import pandas as pd
pd.options.display.max_colwidth

输出：

这表明Pandas默认情况下，数据框列宽最大值为50个字符。如果某列中的字符串长度超过50个字符，则只会显示前面部分字符，后面部分字符会被省略。下面，我们将介绍如何使用display选项来打印完整的非常长字符串。

在数据框中完整打印非常长的字符串

下面，我们将针对两种情况来介绍在数据框中打印完整非常长字符串的方法。

情况一：在数据框中打印所有行的非常长字符串

在这种情况下，我们需要将display.max_colwidth选项的值设置为None或较大值来允许打印完整非常长字符串。例如，我们可以将其设置为None：

pd.set_option('display.max_colwidth', None)

注意，将该值设置为None可能会导致某些列显示异常，因此建议在完成显示任务后将其还原为默认值。以下是一个示例：

df = pd.DataFrame({'column1': ['This is a very loooooooooooooooooooooooooooooooooong string']*3})
df

输出：

                                                      column1
0  This is a very loooooooooooooooooooooooooooooooooong string
1  This is a very loooooooooooooooooooooooooooooooooong string
2  This is a very loooooooooooooooooooooooooooooooooong string

可以看到，通过设置display.max_colwidth为None，我们成功将所有行的字符串完整打印出来。

情况二：在数据框中打印指定行的非常长字符串

在这种情况下，我们需要使用apply()函数来分别处理每个单元格内的字符串，将其按照指定最大列宽进行切割，并将结果打印在多行中。以下是一个示例：

def wrap_string(x, max_colwidth=50):
    '''
    将字符串按照最大列宽进行分割
    '''
    import textwrap
    return '\n'.join(textwrap.wrap(str(x), max_colwidth))

df = pd.DataFrame({'column1': ['This is a very loooooooooooooooooooooooooooooooooong string']*3})

df['column1'] = df['column1'].apply(wrap_string)
df

输出：

                                                                                       column1
0  This is a very loooooooooooooooooooooooooooo
   oooooooooooooooooooooooooooooooooong string
1  This is a very loooooooooooooooooooooooooooo
   oooooooooooooooooooooooooooooooooong string
2  This is a very loooooooooooooooooooooooooooo
   oooooooooooooooooooooooooooooooooong string

可以看到，我们成功将字符串按照最大列宽进行切割，并将其打印在多行中。