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如何从Python Pandas系列或数据框中的行中删除省略号,当长行/宽列被截断时显示?[重复]

袁成化
2023-03-14

当我创作以下熊猫系列时:

    pandas.Series(['a', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', 'aaaaaaaaaaaaaaaa', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa']

我得到的结果是:

    0                                                    a
    1    aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa...
    2    aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa...
    3                                     aaaaaaaaaaaaaaaa
    4    aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa...

我怎样才能得到一个没有省略号的系列呢

    0                                                                         a
    1    aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
    2         aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
    3                                                          aaaaaaaaaaaaaaaa
    4        aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa

共有1个答案

廉志强
2023-03-14

熊猫正在截断输出,您可以更改此操作:

In [4]:

data = pd.Series(['a', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', 'aaaaaaaaaaaaaaaa', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'])

pd.set_option('display.max_colwidth',1000)

data

Out[4]:

0                                                                         a
1    aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
2         aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
3                                                          aaaaaaaaaaaaaaaa
4        aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
dtype: object

另请参阅相关内容:从熊猫的数据帧中的所有列输出数据,以及从熊猫的数据帧中的所有列输出数据

顺便说一下,如果您使用的是IPython,那么如果您执行文档字符串查找(通过按<kbd>tab<kbd>),您将看到当前值和默认值(默认值为50个字符)。

对于0.10之前的Pandas版本,请使用

pd.set_printoptions(max_colwidth, 1000)

参见相关:Python熊猫,如何加宽输出显示以查看更多列?

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