默认情况下pandas在jupyter中截断长表格，需同时设置display.max_rows和display.max_columns为none才能完整显示；还需调整display.max_colwidth控制长文本、display.float_format统一浮点格式，并注意这些设置不影响head()等方法。
默认情况下，pandas 会在 Jupyter Notebook 中截断长表格——只显示前5行、后5行，列数也限制在20以内。这不是数据丢了，只是“不给你看全”，调一下几个 display 选项就能解决。
设置 display.max_rows 和 display.max_columns
这是最常踩坑的地方：只设了行没设列，或反之，结果还是缺内容。
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pd.set_option('display.max_rows', None)：显示所有行（注意：若 DataFrame 超过 1000 行，Jupyter 可能仍会启用滚动容器，但内容完整） -
pd.set_option('display.max_columns', None)：显示所有列（避免宽表被砍成...） - 两者必须**同时设置**，否则一个放开、一个卡死，照样显示不全
- 临时生效，重启 kernel 后失效；如需永久生效，写进启动脚本（如
~/.ipython/profile_default/startup/00-pandas-setup.py）
控制单元格内长文本截断：display.max_colwidth
即使列都显示出来了，URL、JSON、日志等长字符串仍会被缩成 ... —— 这是 display.max_colwidth 在起作用。
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pd.set_option('display.max_colwidth', None)：取消单列内容长度限制 - 设为具体数字（如
100）可平衡可读性与空间，避免某列撑爆整个输出区 - 注意：该选项对
object类型列生效，对数值列无影响
避免科学计数法和小数位混乱
浮点数动不动就显示成 1.234568e+06，或者小数位忽长忽短，不是数据问题，是显示格式没对齐。
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pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)：统一用两位小数显示所有浮点列 -
pd.set_option('display.chop_threshold', None)：禁用极小值自动转为 0（谨慎使用，可能掩盖数值特征） -
pd.set_option('display.precision', 2)是更通用的精度控制，但仅影响显示，不改变原始值
还原默认设置 & 避免全局污染
改完发现其他 notebook 也受影响？或者想快速回退？别手动记原始值。
- 用
pd.reset_option('display.max_rows')单独恢复某一项 - 批量恢复：
pd.reset_option('all')（慎用，会清掉你自定义的所有display和io选项） - 更安全的做法：在 notebook 开头集中设置，并加注释说明用途，避免后续调试时被遗忘
- 特别注意：
None不等于 “不限制”，它代表“无上限”，但实际渲染仍受浏览器内存和 Jupyter 输出缓冲区限制
真正容易被忽略的点是：这些设置只影响 print(df) 或直接执行 df 的输出；如果用了 df.head() 或 df.sample()，它们自带逻辑，不受 display 选项控制。
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