默认pandas输出会截断行列，需同时设display.max_rows、max_columns、width、max_colwidth为none（或-1）才能完整显示；推荐用pd.option_context临时生效，避免全局污染。
默认情况下，pandas 的 print() 或 Jupyter 输出会截断行和列——这不是显示 bug，而是预设的节流策略；想看全，必须主动改 pd.set_option()，且部分选项需成对设置才生效。
为什么 pd.set_option('display.max_rows', None) 有时没用？
因为 display.max_rows 只控制「自动截断阈值」，但 pandas 还有 display.max_seq_items（影响 list/Series 内部嵌套显示）、display.max_columns（独立控制列数）、甚至 display.width（总字符宽）共同起作用。单独设 max_rows 为 None，若列太多或内容过长，仍会被折叠。
-
display.max_rows和display.max_columns都要设为None才真正“不限” -
display.width设为None或足够大的数（如1000），避免因终端宽度触发换行截断 -
display.max_colwidth默认50，长字符串会被省略，建议设为None或-1（pandas 1.4+ 支持-1表示无限制）
一次性显示全量数据的安全写法
推荐用上下文管理器临时生效，避免污染全局配置；尤其在共享 notebook 或生产脚本中，不建议长期保留 set_option 全局修改。
安全 Python 代码沙箱：在隔离的沙箱中执行任意 Python 代码，预装 requests、NumPy、pandas 库。返回 stdout、stderr。
import pandas as pd <h1>临时显示全部（推荐）</h1><p>with pd.option_context( 'display.max_rows', None, 'display.max_columns', None, 'display.width', None, 'display.max_colwidth', None ): print(df) # 这里输出完整内容</p><h1>退出后自动恢复原设置</h1>
注意：pd.option_context 不支持嵌套，且只对后续 print() 或直接变量输出生效；若在函数内返回 df 而未显式打印，不会触发该上下文效果。
Jupyter 中 DataFrame 直接显示（非 print）怎么控制？
Jupyter 的富输出调用的是 _repr_html_() 或 _repr_latex_()，它受 display.max_rows 等影响，但还额外依赖 display.html.table_schema 和 display.notebook_repr_html。最稳的方式是：
- 确保
display.notebook_repr_html为True（默认就是） - 禁用 schema 表格压缩：
pd.set_option('display.html.table_schema', False) - 若仍被折叠，可在 cell 开头加
%config InlineBackend.print_figure_kwargs = {'bbox_inches': None}（仅影响图，不相关但常被误配）
复杂点在于：这些选项存在版本差异——pandas 1.5+ 对 max_colwidth=None 支持更稳，旧版可能需用 -1；另外，display.max_info_rows 会影响 df.info() 输出，但它和 print(df) 是两套逻辑，别混用。
Python免费学习笔记（深入）：立即使用
在学习笔记中，你将探索 Python 的核心概念和高级技巧！
