如何在使用pd.Series.value_counts（）時停止Jupyter輸出截斷結果？

Question

我有一個DataFrame，我想使用pd.Series.value_counts()在某個Series中顯示特定值的頻率。

問題是我只在輸出中看到截斷的結果。我在Jupyter Notebook編碼。

我已經失敗嘗試了幾個方法：

df = pd.DataFrame(...) # assume df is a DataFrame with many columns and rows 

# 1st method 
df.col1.value_counts() 

# 2nd method 
print(df.col1.value_counts()) 

# 3rd method 
vals = df.col1.value_counts() 
vals # neither print(vals) doesn't work 

# All output something like this 
value1   100000 
value2   10000 
... 
value1000  1 

目前，這是我使用的是什麼，但它是非常麻煩

print(df.col1.value_counts()[:50]) 
print(df.col1.value_counts()[50:100]) 
print(df.col1.value_counts()[100:150]) 
# etc. 

而且，我已經閱讀this相關堆棧溢出問題，但沒有發現它有幫助。

那麼如何停止輸出截斷結果呢？

Answer 1

如果您想要打印的所有行：

pd.options.display.max_rows = 1000 
print(vals) 

如果你要打印一次所有行：

with pd.option_context("display.max_rows", 1000): 
    print(vals) 

相關文件here。

Answer 2

我認爲你需要option_context並設置一些很大的數字，例如， 999 Advatage的solution是：

option_context上下文管理已通過頂層API暴露出來，使您能以給定的選項值執行代碼。當您退出with塊時，選項值會自動恢復。

#temporaly display 999 rows 
with pd.option_context('display.max_rows', 999): 
    print (df.col1.value_counts())