pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
输出数据可以对齐了：
2.Pandas显示所有行和列
# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# # 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
3.pandas不换行显示
# 不换行显示
pd.set_option('display.width', 1000)
etable：Go中的DataTable / DataFrame结构
etable （或eTable）在Go（golang）中提供了DataTable / DataFrame结构，类似于
Python
中的和 ，以及 ，它使用了按共同的最外层行维
对齐
的etensor n维列。
e的名称来自emergent神经网络仿真框架，但e也是超维的，扩展的，电动的，易于使用的-都是好东西.. :)
有关如何使用该系统进行数据分析的完整演示，请参见examples/dataproc ，与使用
pandas
的的示例并行，以直接查看其如何转换为该框架。
请参阅 ，以获取指导文档等。
按照一般惯例，按名称而不是索引访问列是最安全，最清晰和相当快的（有一个映射会缓存列索引），因此基本访问方法名称通常带有
列名
参数，而那些带列索引有Idx后缀。 此外，我们采用，即对返回错误消息的版本使用Try后缀。 这些方法的
import
pandas
as pd
#这两个参数的默认设置都是False
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
以上这篇解决
pandas
展示数据输出时
列名
不能
对齐
的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
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pandas
pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
输出结果如...
那么问题来了：
numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么
pandas
学习的目的在什么地方呢？
numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够， 很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等
比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据
所以，
pandas
出现了。
什么是
Pandas
?
Pandas
的名称来自于面板数据（panel data）
Pandas
是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构
在使用 dataframe 时遇到 df 在列较多情况下，系统会自动换行
显示
，使得查看数据比较困难，好在此时可以设置，只需要在创建 df 之前配置如下代码即可：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import
pandas
as pd
# pd.set_option('display.height', 1000)
pd.set_option('display.max_rows', 500) #
显示
行数
pd.set_option('display.
pandas
做数据处理、数据分析时候常会用到head()、tail()两个方法，两个方法默认会
显示
前/后5行，并且会默认忽略某些列。
如果想展示全部列的内容，很简单，加一行搞定。
pd.set_option('display.max_columns', None)
来看一段完整的代码，猫哥以经典的分析titainic数据为例，简介一下：
import
pandas
as pd
train_df = pd.read_csv('titainic.csv')
print(train_df.head(
你可以使用
pandas
.read_sql_query() 方法从 MySQL 数据库中读取表格，然后使用
pandas
.DataFrame.to_string() 方法将表格转换为字符串，并使用 align 参数来控制列的
对齐
方式。具体实现步骤如下：
1. 导入
pandas
和 MySQLdb 模块：
```
python
import
pandas
as pd
import MySQLdb
2. 连接 MySQL 数据库并执行查询：
```
python
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
sql = 'SELECT * FROM my_table'
df = pd.read_sql_query(sql, conn)
3. 将 DataFrame 转换为字符串并
对齐
输出：
```
python
print(df.to_string(index=False, header=True, align='left'))
其中，参数 index=False 表示不输出行索引，header=True 表示输出
列名
，align='left' 表示左
对齐
。
注意：在实际使用中，还需要根据具体情况调整输出格式、列宽等参数，以达到最佳的输出效果。
