Pandas 是一個流行的 Python 庫，用於數據操作和分析，提供數據結構，例如 DataFrames 和 Series，可以更輕鬆地高效分析、清理和處理數據。 有時，在處理大型數據集時，能夠不截斷地顯示所有列是必不可少的。 在本文中，我們將學習如何無限制地顯示 Pandas DataFrame 中的所有列。
要顯示 Pandas DataFrame 中的所有列，您需要使用 pandas.set_option() 函數配置一些顯示選項。 此功能允許您自定義顯示行為，例如列數、最大列寬等。
import pandas as pd
# Create a sample DataFrame with multiple columns
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9], ...}
df = pd.DataFrame(data)
# Configure display options
pd.set_option("display.max_columns", None)
# Now, display the DataFrame with all columns
print(df)
在上面的代碼片段中，我們首先將 Pandas 庫導入為 `pd`。 我們使用列表字典創建了一個包含多列的示例 DataFrame `df`。 然後，我們使用 `pd.set_option()` 將要顯示的最大列數配置為 `None`。 此設置允許 Pandas 無限制地顯示所有列。 最後，我們打印顯示所有列的 DataFrame。
了解 Pandas set_option()
熊貓 set_option() 是一個強大的功能，允許您自定義 DataFrames 和 Series 的顯示設置。 該函數有多種選項，如修改列數、改變最大列寬、設置最大行數等。
上一個示例中使用的一個重要選項是“display.max_columns”。 通過將此選項設置為“None”，Pandas 將無限制地顯示所有列。 這是另一個示例，其中包含對代碼的詳細說明：
import pandas as pd
# Create a sample DataFrame with a large number of columns
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9], ...}
df = pd.DataFrame(data)
# Configure display options
pd.set_option("display.max_columns", 5) # Display up to 5 columns
# Print the DataFrame
print(df)
在此示例中，我們使用 pd.set_option() 將 display.max_columns 的值設置為 5。 這意味著 Pandas 一次最多顯示 5 列，隱藏任何額外的列。 當您需要僅顯示一定數量的列以提高可讀性時，這很有用。
其他 Pandas 顯示選項
除了使用 display.max_columns 選項顯示所有列之外，您還可以配置其他幾個顯示選項，以根據需要自定義 DataFrame 可視化。 一些常見的選項包括：
- 顯示.max_rows： 設置要顯示的最大行數。 與 display.max_columns 類似，您可以將此選項設置為 None 以顯示所有行。
- 顯示寬度： 以字符為單位設置顯示寬度。 您可以使用此設置來控制輸出的線寬。
- 顯示.max_colwidth: 以字符為單位設置列的最大寬度。 您可以使用此選項來限制每個列單元格中顯示的字符數。
要實現這些選項，只需將它們作為參數傳遞給 `pd.set_option()` 函數：
import pandas as pd
# Configure display options
pd.set_option("display.max_rows", None)
pd.set_option("display.width", 120)
pd.set_option("display.max_colwidth", 20)
# Read a large dataset
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# Display the DataFrame with the specified settings
print(df)
總之，在處理大型數據集時，顯示 Pandas DataFrame 中的所有列是一項基本任務。 使用 `pd.set_option()` 並修改 `display.max_columns` 選項，您可以輕鬆配置顯示設置以顯示所有列而不受任何限制。 此外，您還可以使用其他顯示選項（例如 display.max_rows 和 display.width）根據您的要求進一步自定義 DataFrame 可視化。
