pandas实现DataFrame显示最大行列,不省略显示实例

要让 DataFrame 显示最大行列并不省略，需要进行以下操作：

1. 首先需要确定当前 DataFrame 中有多少行和列，可以使用 shape 方法来获取。示例代码如下：

```python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv') # 假设读取的数据保存在 example.csv 文件中
print(df.shape) # 输出行列信息
```

在这个示例中，pd.read_csv 方法读取了名为 example.csv 的数据文件，并将读取结果保存在 df 变量中。通过 df.shape 方法可以知道当前 DataFrame 中有多少行和列。

1. 接下来，需要将 pandas 的设置进行修改，以便让 DataFrame 显示完整数据。具体来说，需要将 display.max_rows 和 display.max_columns 参数设置为一个较大的值。示例代码如下：

python
pd.set_option('display.max_rows', df.shape[0]+1) # 设置最大行数
pd.set_option('display.max_columns', df.shape[1]+1) # 设置最大列数
print(df) # 输出 DataFrame

在这个示例中，pd.set_option 方法分别将 display.max_rows 和 display.max_columns 参数设置为 df 行列数加 1。这样设置之后，print(df) 方法就可以输出所有的行列数据。

1. 运行示例代码，可以看到 DataFrame 的所有行列都被完整地输出了。

text
A B C D
0 1.539750 -1.777803 -0.073712 -0.862944
1 1.125832 -1.222613 -0.671208 1.004901
2 0.009947 1.279718 -1.964056 -0.266753
3 0.257529 -0.472173 0.661982 -0.065241
4 -0.930068 0.247577 -1.371497 0.547343
5 -1.128733 -0.920085 -0.089926 -0.674414
6 -1.420473 0.203276 -0.802370 -0.282070
7 -0.525525 0.652293 -2.165883 -0.546906
8 1.367109 -0.237414 1.579364 0.099136
9 0.464107 0.419726 -1.239256 0.011278
10 0.792272 0.955529 -3.022276 -0.132564
11 0.223010 -1.939193 -1.741202 -0.011575
12 1.760665 -1.902437 0.722418 0.564827
13 0.625234 0.318383 -1.249755 1.241917
14 0.878846 0.413297 -0.432609 -0.085479
...

另一种示例代码如下，假设我们有一个包含 10000 行和 50 列数据的 DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成包含 10000 行和 50 列，数值为 0 至 99 的 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10000, 50)), columns=[f'col_{i}' for i in range(50)])

pd.set_option('display.max_rows', df.shape[0]+1)  # 设置最大行数
pd.set_option('display.max_columns', df.shape[1]+1)  # 设置最大列数
print(df)  # 输出 DataFrame

通过以上代码，可以让 DataFrame 显示最大行列并不省略数据，输出结果中将会包含完整的 10000 行和 50 列数据。