Python 列出元素与数据帧描述何时发生?

Python 列出元素与数据帧描述何时发生?,python,pandas,Python,Pandas,这可能很简单,但我不知道出了什么问题。 我在列出数据帧的元素时遇到问题。有时会列出数据帧的元素,有时只是对数据列的数量和类型的描述。 我知道行数是一个因素,但即使只有几行,我也只能得到描述。 例如: 如果我有一个名为“AllAssures”的数据帧,它会给我一个描述 In [5]: allpledges Out[5]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 305384 entries, 0 to 305383 Da

这可能很简单,但我不知道出了什么问题。 我在列出数据帧的元素时遇到问题。有时会列出数据帧的元素,有时只是对数据列的数量和类型的描述。 我知道行数是一个因素,但即使只有几行,我也只能得到描述。 例如: 如果我有一个名为“AllAssures”的数据帧,它会给我一个描述

In [5]:

allpledges

Out[5]:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 305384 entries, 0 to 305383
Data columns:
Pledge#       305384  non-null values
Source        305384  non-null values
Date          305384  non-null values
Break         305384  non-null values
Progcode      237002  non-null values
[5]中的

所有承诺
出[5]:
INT64索引:305384个条目,0到305383
数据列:
质押#305384非空值
源305384非空值
日期305384非空值
断开305384个非空值
程序代码237002非空值
这是可以理解的,因为要显示的行太多了。 但当我试图看一些时,它仍然给了我同样的东西

In [13]:

allpledges[:5]

Out[13]:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns:
Pledge#       5  non-null values
Source        5  non-null values
Date          5  non-null values
Break         5  non-null values
Progcode      0  non-null values
[13]中的

所有承诺[:5]
出[13]:
INT64索引:5个条目,从0到4
数据列:
质押#5个非空值
源5非空值
日期5非空值
断开5个非空值
程序代码0非空值

当我想要的是列出来的前五行。我在教程中看到过这种情况,但我不知道我在这里做错了什么

这些设置是在中控制的(我怀疑您正在查找
max\u行
max\u列
,但在
set\u选项
docstring中可以看到许多选项):

并使用
set\u选项更改它们:

In [12]: pd.set_option('display.max_columns', 10)
如果数据帧的列数或行数超过这些设置,则它将缩写

例如:

In [17]: df = pd.DataFrame(pd.np.arange(10).reshape(5,2))

In [18]: pd.set_option('display.max_rows', 4)

In [19]: df
Out[19]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns:
0    5  non-null values
1    5  non-null values
dtypes: int64(2
[17]中的
:df=pd.DataFrame(pd.np.arange(10).重塑(5,2))
在[18]中:pd.set\u选项('display.max\u rows',4)
In[19]:df
出[19]:
INT64索引:5个条目,从0到4
数据列:
0.5非空值
1.5非空值
数据类型:int64(2)

谢谢,就是这样。我不知道行和列的设置都适用。我无意中掩盖了这个问题,因为我实际上有26列,但只粘贴了部分输出以使其更可读。@chrisfs我想知道你提供的数据框怎么可能是真的!(但我确信一定是这样!)
In [17]: df = pd.DataFrame(pd.np.arange(10).reshape(5,2))

In [18]: pd.set_option('display.max_rows', 4)

In [19]: df
Out[19]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns:
0    5  non-null values
1    5  non-null values
dtypes: int64(2