我使用了一个包含大量相关数据的数据帧，因此在执行此操作时可以轻松访问所有相关信息。看起来像
df
ion m/n qte C1 C2 rCC compte
0 H 1.00 1 0.1 0.25 0.50 2
1 H2 1.00 3 0.5 0.30 1.00 4
2 10B2 5.00 1 0.6 0.30 0.50 4
3 11B2 5.50 0 0.2 0.20 1.00 0
4 10B 10.00 0 0.2 0.20 1.00 0
5 11B 11.00 0 0.2 0.20 1.00 0
6 Si2 14.01 1 0.8 0.80 1.00 0
7 Fe2 26.90 1 0.8 0.35 0.65 3
8 Fe2* 27.90 1 0.5 0.50 1.00 7
在代码的后面，我添加了两列，每行都包含一个非常的长列表。这使得任何print(df(都不可读，因为添加新行后它看起来是这样的。
df with fluxC1 and fluxC2 columns
ion ... fluxC2
0 H ... [0.0004506072467966082, 0.0004511067891697997,...
1 H2 ... [9.65067757502627e-05, 9.663517466177602e-05, ...
2 10B2 ... [9.65067757502627e-05, 9.663517466177602e-05, ...
3 11B2 ... [0.0021039651287393384, 0.002105830883498985, ...
4 10B ... [0.0021039651287393384, 0.002105830883498985, ...
5 11B ... [0.0021039651287393384, 0.002105830883498985, ...
6 Si2 ... [1.9595400763556396e-11, 1.966500053364854e-11...
7 Fe2 ... [2.0668903644852728e-05, 2.070098966831758e-05...
8 Fe2* ... [2.030468908656194e-07, 2.0349733523508614e-07...
有没有什么方法可以让我打印我的df，使列表显示为[…]或类似的东西，使我打印的df看起来像这个
df
ion m/n qte C1 C2 rCC compte fluxC1 fluxC2
0 H 1.00 1 0.1 0.25 0.50 2 [...] [...]
1 H2 1.00 3 0.5 0.30 1.00 4 [...] [...]
2 10B2 5.00 1 0.6 0.30 0.50 4 [...] [...]
3 11B2 5.50 0 0.2 0.20 1.00 0 [...] [...]
4 10B 10.00 0 0.2 0.20 1.00 0 [...] [...]
5 11B 11.00 0 0.2 0.20 1.00 0 [...] [...]
6 Si2 14.01 1 0.8 0.80 1.00 0 [...] [...]
7 Fe2 26.90 1 0.8 0.35 0.65 3 [...] [...]
8 Fe2* 27.90 1 0.5 0.50 1.00 7 [...] [...]
我甚至还没有找到一种方法来打印一个列表为[…]，或者其中只有很少的元素，比如打印一个四舍五入的列表(在df中没有四舍五舍五入(，所以我有点怀疑。
您可以使用Pandas提供的样式格式。对此有两种方法。一种是在每次要显示df的调用中，对数据帧(df(使用style.format((。
df.style.format({'fluxC1': '[...]', 'fluxC2': '[...]'})
您可以为列使用所需的任何样式。要记住的语法是使用dict，其中key是列名，value是您想要的样式，如上所述。或者，如果您有一些复杂的逻辑，请使用可调用函数。有关此方面的更多信息，请参阅文档。
另一种方法是为样式格式化设置pd选项，这样您就不必每次都传递格式了。这里有一种方法(为了更好地理解，使用示例数据帧(：
import string
import pandas as pd
# A Style formatter that styles only Lists which are of len > 2
def style_formatter(i):
if isinstance(i, list):
if len(i) > 2:
return '[...]'
return i
return i
pd.set_option('styler.format.formatter', style_formatter)
# Sample dataframe
df = pd.DataFrame({'colA': [[*string.ascii_letters] for i in range(0, 6)], 'colB': [i for i in range(0, 6)]})
默认df输出：
colA colB
0 [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, ... 0
1 [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, ... 1
2 [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, ... 2
3 [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, ... 3
4 [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, ... 4
5 [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, ... 5
要设置输出样式，请将df调用为df.style。基于pd样式选项的自动样式后的输出示例：
colA colB
0 [...] 0
1 [...] 1
2 [...] 2
3 [...] 3
4 [...] 4
5 [...] 5
严重注意：如果在大数据帧上运行样式设置，可能需要一段时间。更好的方法是获取数据，然后对其使用样式。例如df.head(20).style
这可能会对您有所帮助，我在处理更大的数据帧时经常使用它
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)