Pandas 如何输出DataFrame中所有列的数据

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas输出DataFrame中所有列的数据。当处理大型数据集的时候，了解如何显示所有列的数据是很有用的。

Pandas是最流行的Python库之一，用于处理和分析数据。它提供了许多强大的数据结构和函数，使得数据分析更加简单和高效。其中一个核心数据结构是DataFrame，它是一个二维表格，每列可以是不同的数据类型。

示例数据

为了演示如何输出DataFrame中所有列的数据，我们将使用如下数据：

import pandas as pd

data = {
        'name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Hannah'],
        'age': [28, 25, 22, 30],
        'country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'New Zealand'],
        'language': ['English', 'French', 'English', 'English']
       }

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

以上代码将创建一个包含姓名、年龄、国家和语言信息的DataFrame，运行结果如下：

     name  age       country language
0    John   28           USA  English
1    Mary   25        Canada   French
2   Peter   22            UK  English
3  Hannah   30  New Zealand  English

输出所有列的方法

默认情况下，Pandas会自动缩略显示列的数据，这有助于在大型数据集中快速浏览数据。但是，在某些情况下，我们需要查看所有列的完整数据。有几种方法可以实现这个目标，例如：

1. 显示数据前n行

我们可以使用head()函数来输出数据的前几行。默认情况下它将显示前5行，但是我们可以通过指定参数n来更改该值。以下是示例代码和输出：

print(df.head())

输出：

     name  age       country language
0    John   28           USA  English
1    Mary   25        Canada   French
2   Peter   22            UK  English
3  Hannah   30  New Zealand  English

2. 显示所有行

我们可以使用to_string()函数来显示所有行的数据。以下是示例代码和输出：

print(df.to_string())

输出：

     name  age       country language
0    John   28           USA  English
1    Mary   25        Canada   French
2   Peter   22            UK  English
3  Hannah   30  New Zealand  English

3. 设置显示的最大行数

我们可以使用set_option()函数来设置要显示的最大行数。以下是示例代码和输出：

pd.set_option('display.max_rows', None)
print(df)

输出：

     name  age       country language
0    John   28           USA  English
1    Mary   25        Canada   French
2   Peter   22            UK  English
3  Hannah   30  New Zealand  English

4. 设置显示的最大列数

我们可以使用set_option()函数来设置要显示的最大列数。以下是示例代码和输出：

pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)

输出：

     name  age       country language
0    John   28           USA  English
1    Mary   25        Canada   French
2   Peter   22            UK  English
3  Hannah   30  New Zealand  English

5. 显示所有行和列

我们可以同时使用set_option()函数和to_string()函数来显示所有行和列的数据。以下是示例代码和输出：

pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.to_string())

输出：

     name  age       country language
0    John   28           USA  English
1    Mary   25        Canada   French
2   Peter   22            UK  English
3  Hannah   30  New Zealand  English