如何显示Pandas数据框架的所有列

要想在 Jupyter Notebook 或其他支持 Markdown 语法的编辑器中显示 Pandas 数据框架的所有列，通常需要对 Pandas 的显示选项（Pandas options）进行设置。以下是一些常用的方法，具体步骤如下：

1. 查看当前 Pandas 显示选项

在对 Pandas 显示选项进行设置之前，我们先来查看当前的设置。通过 pd.options.display. 可以访问到所有的选项，如下所示：

>>> import pandas as pd
>>> pd.options.display.
        chop_threshold
        colheader_justify
        column_space
        date_dayfirst
        date_yearfirst
        encoding
        float_format
        html
        large_repr
        latex
        max_columns
        max_colwidth
        max_info_columns
        max_info_rows
        max_rows
        max_seq_items
        mpl_style
        multi_sparse
        notebook_repr_html
        pprint_nest_depth
        precision
        show_dimensions
        table_schema
        timestamp_format
        unicode
        ...

其中， max_columns 和 max_rows 分别表示列数和行数的最大显示数目（默认都为 20）。如果我们想要显示所有列的内容，就需要将 max_columns 设置为一个较大的值，如：

2. 显示所有列

>>> pd.options.display.max_columns = None  # None 表示没有限制

3. 示例

下面是一个具体的示例。首先，以如下数据为例，将其转换为 Pandas 数据框架：

# 创建一个示例数据
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
columns = ['col_{}'.format(i) for i in range(data.shape[1])]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

然后，我们按照上述步骤将 Pandas 显示选项中的 max_columns 设置为较大的值，并显示数据框架的所有列：

# 设置 max_columns 为 None
pd.options.display.max_columns = None

# 显示数据框架的所有列
print(df)

输出结果：

   col_0  col_1  col_2  col_3
0      1      2      3      4
1      5      6      7      8
2      9     10     11     12

可以看到，现在数据框架的所有列都被显示出来了。

另外需要注意的是，为了避免对所有的数据框架都进行更改，一般在完成操作后，我们要重设 Pandas 显示选项，将其恢复为默认的值。比如，可以这样：

# 重设 Pandas 显示选项为默认值
pd.options.display.max_columns = 20

以上就是在 Markdown 中显示 Pandas 数据框架的所有列的完整攻略。