极客教程pandas把所有列放出来
在数据分析和数据处理的过程中，经常需要对数据集进行探索性分析。在这个过程中，我们经常需要查看所有的列，以便更好地理解数据的特征和结构。在使用Python进行数据处理和分析时，pandas是一个非常强大的工具，可以帮助我们高效地处理数据。本文将介绍如何使用pandas把所有列都显示出来。
显示所有列的设置
在pandas中，默认情况下，当数据集的列数较多时，显示的列数会被压缩，只显示部分列。为了查看所有列，我们可以通过以下设置来实现：
import pandas as pd
# 设置显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
以上代码将显示所有列，无论数据集有多少列，都会将其全部显示出来。接下来，我们来看一个示例。
# 创建一个数据集
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9],
'D': [10, 11, 12],
'E': [13, 14, 15],
'F': [16, 17, 18],
'G': [19, 20, 21]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)
运行结果如下：
A B C D E F G
0 1 4 7 10 13 16 19
1 2 5 8 11 14 17 20
2 3 6 9 12 15 18 21
可以看到，通过设置显示所有列的参数，我们成功地将所有列都显示出来了。
显示所有行和列的设置
除了显示所有列外，有时我们也希望能够同时显示所有的行和列。这时，我们可以通过以下设置来实现：
# 设置显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
以上代码将显示所有行，即使数据集有很多行，也会将其全部显示出来。下面是一个示例。
# 创建一个更大的数据集
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
'C': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30],
'D': [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
print(df)
运行结果如下：
A B C D
0 1 11 21 31
1 2 12 22 32
2 3 13 23 33
3 4 14 24 34
4 5 15 25 35
5 6 16 26 36
6 7 17 27 37
7 8 18 28 38
8 9 19 29 39
9 10 20 30 40
通过以上示例，我们成功地将所有的行和列都显示出来了。
恢复默认设置
在实际的数据处理过程中，有时候我们只是需要暂时显示所有的列或行，而不希望每次都保持这种显示方式。这时，我们可以通过以下方法恢复默认设置：
# 恢复默认设置
pd.reset_option('display.max_columns')
pd.reset_option('display.max_rows')
以上代码将恢复默认设置，即只显示部分列和部分行。接下来，我们看一个示例。
# 创建一个数据集
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9],
'D': [10, 11, 12],
'E': [13, 14, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)
# 恢复默认设置
pd.reset_option('display.max_columns')
print(df)
运行结果如下：
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
通过以上示例，我们成功地恢复了默认设置。
总结一下，本文介绍了如何使用pandas把所有列都显示出来。我们通过设置显示所有列和显示所有行的方法，成功地将所有的列和行都显示出来，并通过恢复默认设置的方法，恢复了原来的显示方式。