使用 Pandas 时如何打印多达 3,000 行数据框 [重复]

Posted

技术标签:

【中文标题】使用 Pandas 时如何打印多达 3,000 行数据框 [重复]【英文标题】:How to print up to 3,000 rows dataframe when using Pandas [duplicate] 【发布时间】:2017-11-15 08:10:57 【问题描述】:

我使用的是 Spyder 和 Python 3.6,数据帧最多有 3,000 行,当它被发送到打印时,我会截断数据,即使我使用 print (selecc.to_string()),当数据帧打印到 TXT 文件时,我可以看到完整的数据,使用代码:np.savetxt('ATPRes.txt', selecc,fmt="%s") 任何帮助将不胜感激,在此先感谢! 附言已经尝试过上一个答案给出的选项--> 使用 pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', 3): 打印(选择)

【问题讨论】:

如果你真的想看3k行数据,你可以df.to_csv(filename)然后在excel/openoffice/google sheet中打开。 是的,我这样做了,但想知道是否有办法在控制台上显示数据。 【参考方案1】:

使用:

#display 9999999 rows
pd.options.display.max_rows = 999999

但要小心,打印出一张巨大的表格可能会占用大量内存!

【讨论】:

已经尝试过该选项,但不起作用

以上是关于使用 Pandas 时如何打印多达 3,000 行数据框 [重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python Pandas:将 2,000,000 个 DataFrame 行转换为二进制矩阵 (pd.get_dummies()) 而不会出现内存错误?

三剑客之awk

Pandas:如何对两个特定列之间的列进行求和(动态)?

我需要创建一个十进制到二进制程序,它可以接收多达 100,000,000 的输入并输出整个答案而不显示垃圾

python解释器如何给出这个输出? [复制]

请教用pandas处理数据时,如何对行数据进行筛选并赋值处理