浅析Python pandas模块输出每行中间省略号问题

在这里我将为你详细讲解如何解决Python pandas模块输出每行中间出现省略号的问题。首先需要了解这个问题的产生原因，当控制台或输出文件的宽度不足以容纳完整一行时，pandas会自动使用省略号来表示省略的部分。

解决这个问题的方法主要有两种：

方法一：更改控制台或输出文件的宽度

方案：可以修改控制台或输出文件的宽度，使其能够容纳整行数据：

import pandas as pd

pd.set_option('display.width', 1000) # 设置输出宽度为 1000
# 继续执行数据读取及处理等操作

这样在默认的输出设置下，就能够完整输出每行的数据了。

方法二：调整pandas模块的输出显示格式

方案：可以通过pandas模块中的set_option函数，调整其输出格式，使其在窄屏幕的情况下输出定长的数据：

import pandas as pd

pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) # 设置数据的宽度，避免省略号的出现
# 继续执行数据读取及处理等操作

这种方案将调整每行数据的输出宽度，超过该宽度的部分将会被截断。相对于方法一，这种方案更加灵活，适合于处理数据宽度规律不一或难以更改输出宽度的情况，但仍需注意对数据丢失的影响。

下面我们通过两个示例来更好地理解这两种方案的应用：

示例一

假设我们有以下一张数据表格，其中的city列很长：

+------+----------+-------------------------------------------------+
|  id  |   name   |                     city                        |
+------+----------+-------------------------------------------------+
|  1   |   Tom    | New York City, New York, United States of America|
|  2   |   Jack   | San Francisco, California, United States of America|
|  3   |   Mary   | Toronto, Ontario, Canada                        |
+------+----------+-------------------------------------------------+

在使用pandas模块输出该表格时，city列会因其过长而出现省略号。我们可以运用方法二进行调整，在输出前调用如下代码：

import pandas as pd

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

data = {'id': [1, 2, 3], 'name': ['Tom', 'Jack', 'Mary'], 'city': ['New York City, New York, United States of America',
                                                                   'San Francisco, California, United States of America',
                                                                   'Toronto, Ontario, Canada']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这样，输出结果显示出了每一行完整的数据：

   id  name                                                     city
0   1   Tom  New York City, New York, United States of America
1   2  Jack  San Francisco, California, United States of America
2   3  Mary                                     Toronto, Ontario, Canada

示例二

当数据宽度超过设置的输出宽度时，方法一和方法二的处理效果并不相同。

假设有一张数据表格，其中数据十分巨大，详见以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

pd.set_option('display.width', 10000)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', 1000)

data = np.random.rand(5000, 50)
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

在这个情景下，我们在输出结果中会看到每个数据行中间出现省略号，这时候我们可以调用方法二，在输出前运行以下代码：

import pandas as pd

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

data = np.random.rand(5000, 50)
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

调整输出格式后，我们可以得到每一行数据完整输出的结果：

          0         1         2         3         4         5         6         7         8         9         10        11        12        13        14        15        16        17        18        19        20        21        22        23        24        25        26        27        28        29        30        31        32        33        34        35        36        37        38        39        40        41        42        43        44        45        46        47        48        49
0  0.181252  0.602702  0.398882  0.146706  0.507710  0.214434  0.693587  0.112496  0.642045  0.295565  0.307621  0.942701  0.215952  0.156601  0.088206  0.551018  0.820888  0.125655  0.732014  0.005499  0.413745  0.345789  0.403157  0.920275  0.937983  0.687009  0.170682  0.720928  0.020542  0.471737  0.668169  0.118642  0.287065  0.745648  0.758928  0.241195  0.248122  0.747761  0.842139  0.098042  0.678171  0.694140  0.029925  0.650019  0.866817  0.005870  0.980044  0.504547  0.918150
1  0.016896  0.469102  0.856470  0.978292  0.551778  0.746976  0.143508  0.252541  0.745840  0.904183  0.172040  0.074045  0.532801  0.000079  0.371011  0.566951  0.286846  0.267366  0.530966  0.868282  0.511663  0.183631  0.840205  0.489319  0.784240  0.095074  0.744472  0.142661  0.488341  0.673072  0.496074  0.835075  0.261805  0.602493  0.242190  0.902621  0.408038  0.447614  0.454186  0.928838  0.071690  0.982748  0.554858  0.348902  0.984981  0.420938  0.292122  0.388246  0.955368
2  0.044915  0.711531  0.358981  0.232145  0.162469  0.528943  0.796139  0.086321  0.692064  0.489421  0.788074  0.772269  0.181781  0.579669  0.149876  0.513197  0.851585  0.349821  0.056975  0.667038  0.441964  0.034953  0.347248  0.161769  0.243261  0.504387  0.936872  0.689093  0.052365  0.073727  0.691113  0.345019  0.661214  0.389218  0.195746  0.720151  0.394793  0.832012  0.337197  0.461431  0.897424  0.924486  0.928848  0.812739  0.791786  0.542678  0.184515  0.996279  0.899370
3  0.125181  0.124887  0.049190  0.704759  0.746017  0.012238  0.387718  0.276870  0.491543  0.101053  0.216090  0.357335  0.289904  0.184305  0.146147  0.224996  0.261064  0.944407  0.614063  0.380199  0.891806  0.181044  0.763530  0.626797  0.976452  0.778784  0.693697  0.954317  0.777052  0.902973  0.690328  0.603070  0.336737  0.818144  0.702192  0.632709  0.416246  0.981231  0.830097  0.186845  0.383893  0.882197  0.308601  0.900059  0.222273  0.010934  0.741764  0.536941  0.000418
4  0.995244  0.611262  0.786921  0.569220  0.904707  0.463997  0.944603  0.648641  0.097602  0.561545  0.045091  0.024836  0.033523  0.267426  0.481324  0.712744  0.981278  0.702457  0.873627  0.778481  0.823714  0.446809  0.097670  0.152507  0.087430  0.669563  0.814514  0.771309  0.749692  0.641423  0.151463  0.099806  0.453227  0.212086  0.315585  0.269537  0.355463  0.010680  0.139826  0.977998  0.676381  0.551408  0.498062  0.947547  0.263039  0.202393  0.069637  0.656926  0.829816

可以看到，在数据宽度规律不明确或者过于巨大的情况下，方法一与方法二的处理效果均不能完美解决问题。针对这种情况，我们可以结合使用两种方法，通过更改输出宽度和定长截断等方法，使得输出结果更趋于完整。

总之，综上所述，解决pandas模块省略问题，我们可以通过更改控制台或输出文件的宽度，或调整pandas模块的输出格式来达成目的。同时，针对不同情境，我们还可以综合使用不同的方案，或尝试其他解决方法，让数据得以完整地展示。