极客笔记如何使用Pandas显示数据框中的所有行？
当我们在进行数据分析时，Pandas数据框（dataframe）是一个非常常用的数据结构。然而，在查看数据时，经常遇到只能显示部分行的情况。那么，如何使用Pandas显示数据框中的所有行呢？
方法一：使用set_option方法
import pandas as pd
# 创建测试数据集
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]})
# 设置最大显示行数
pd.set_option('display.max_rows', len(df))
print(df)
输出结果如下：
col1 col2
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4
4 E 5
5 F 6
6 G 7
7 H 8
8 I 9
9 J 10
10 K 11
11 L 12
12 M 13
13 N 14
上述代码中，我们使用pd.set_option('display.max_rows', len(df))将最大显示行数设置为数据框中所有行的数量，从而实现显示所有行的目的。
方法二：使用head和tail方法
import pandas as pd
# 创建测试数据集
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]})
# 使用head方法显示前n行
print(df.head(len(df)))
# 使用tail方法显示后n行
print(df.tail(len(df)))
输出结果如下：
col1 col2
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4
4 E 5
5 F 6
6 G 7
7 H 8
8 I 9
9 J 10
10 K 11
11 L 12
12 M 13
13 N 14
col1 col2
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4
4 E 5
5 F 6
6 G 7
7 H 8
8 I 9
9 J 10
10 K 11
11 L 12
12 M 13
13 N 14
上述代码中，我们使用df.head(len(df))和df.tail(len(df))分别显示数据框的前n行和后n行。由于len(df)等于数据框中所有行的数量，因此使用这种方法可以显示所有行。
方法三：使用iloc方法
import pandas as pd
# 创建测试数据集
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]})
# 使用iloc方法显示所有行
print(df.iloc[:])
输出结果与方法一相同，此处略去。
在上述代码中，我们使用df.iloc[:]选择所有行并显示。此方法与方法一不同的是，使用iloc方法需要指定行的索引，这里使用:表示选择所有行。而如果想要选择其中的前n行，则可以使用df.iloc[:n]；选择第n行到第m行，则可以使用df.iloc[n:m]。
方法四：使用to_string方法
import pandas as pd
# 创建测试数据集
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]})
# 使用to_string方法显示所有行
print(df.to_string(index=False))
输出结果如下：
col1 col2
A 1
B 2
C 3
D 4
E 5
F 6
G 7
H 8
I 9
J 10
K 11
L 12
M 13
N 14
使用to_string方法可以将数据框转换为字符串格式进行输出，其中index=False表示不显示索引。使用这种方法同样可以显示所有行。
方法五：使用style方法
import pandas as pd
# 创建测试数据集
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]})
# 使用style方法显示所有行
print(df.style)
输出结果如下：
<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x0000020596A83910>
上述代码中，我们使用df.style生成一个Styler对象。这个对象可以对数据框进行各种风格的设置，比如设置背景颜色、字体颜色、对齐方式等。在这个对象中使用.render()方法可以得到显示所有行的效果。
# 对Styler对象进行风格设置
styler = df.style
styler.set_properties(**{'text-align': 'center', 'background-color': '#65cc4e', 'color': 'white', 'border-color': 'black', 'border-style': 'solid'})
styler.set_table_styles([{'selector':'','props': [('border-collapse', 'collapse'), ('border-color', 'black')]},
{'selector': 'thead', 'props': [('background-color', 'orange'), ('color', 'white')]}])
# 使用render方法显示所有行
print(styler.render())
结论
本文介绍了如何使用Pandas显示数据框中的所有行。其中包括了五种方法：使用set_option方法、使用head和tail方法、使用iloc方法、使用to_string方法、使用style方法。这些方法在实际的数据分析过程中都有其适用的场景，可以根据具体需求进行选择。同时，如果想要对显示效果进行风格设置，则可以使用style方法生成一个Styler对象，并通过各种属性设置来实现定制化的显示效果。