在读取到Excel文件或csv文件后，往往会出现数据显示不全(如图)等问题，有时候会影响我们对数据的判断。使用这个函数后，能够帮助我们更好的显示数据，帮助我们更快的认识数据，能够节省不少时间。
接下来，我们来为大家分别讲述set_option()函数中，几个超级好用的技巧。
第一组
创建数据源的代码如下：
df = pd.DataFrame({ 'a':[[1]*20] + [i for i in range(2,101)], 'b':[2]*100, 'c':[3]*100, 'd':[4]*100, 'e':[5]*100, 'f':[6]*100, 'g':[7]*100, 'h':[8]*100, 'i':[9]*100, 'j':[10]*100, 'k':[11]*100, 'l':[12]*100, 'm':[13]*100, 'n':[14]*100, 'o':[15]*100, 'p':[16]*100, 'r':[17]*100, 's':[18]*100, 't':[19]*100, 'u':[20]*100, 'v':[21]*100, 'w':[22]*100, 'x':[23]*100, 'y':[24]*100, 'z':[25]*100}) df
结果如下：
1. 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
结果如下：
2. 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
结果如下：
3. 显示列中单独元素的最大长度
pd.set_option('max_colwidth', None)
结果如下：
第二组
创建数据源的代码如下：
df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 30), columns=list(range(30))) df
结果如下：
1. 换行显示、每行最大显示宽度
这个操作，需要几行代码配合操作。其中：
pd.set_option(‘expand_frame_repr’,True)：True表示列可以换行显示。设置成False的时候不允许换行显示；
pd.set_option(‘display.max_columns’, None)：显示所有列；
pd.set_option(‘display.width’, 80)：横向最多显示多少个字符；
pd.set_option('expand_frame_repr', True) pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.width', 80) df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 30), columns=list(range(30))) print(df)
结果如下：
这可能是jupyter notebook显示输出的特殊性，上述代码，如果将这个print()函数去掉，直接使用df显示输出，你会发现，换行显示没用。
pd.set_option('expand_frame_repr', True) pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.width', 80) df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 30), columns=list(range(30))) df
结果如下：
