##列名与数据对其显示
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
##显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
##显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
                    ##列名与数据对其显示pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)##显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)##显示所有行pd.set_option('d...
 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。
                        您可能感兴趣的文章:对pandas
				
场景：做数据分析的时候，我们经常需要对数据预处理后的训练集和测试集两个表格进行对齐。这时候我们可以用上pandas DataFram.align这个函数 。函数作用是返回列/行对齐后的两个表。但其文档https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.align.html没有对参数"join"作进一步说明。以下用例子来说明该参数的作用：
先建两个表：
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.max_rows',None)   #显示所有行
pd.set_option('display.max_columns',None)#显示所有列
pd.set_opti
				
1 pandas行列对齐
 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True)
 pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True)
插入此段代码，print出来的数据就会行列对其
				
pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐；对此，我们只要修改下pandas显示的默认设置即可，将两项设置都设为True即可，具体如下：
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
				
当pandas dataframe对象使用print打印输出，如果对象包含多列，当某一列包含中文时，会出现包含中文的列无法和其他列对齐的现象。如何解决这个问题呢？
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
				
pandas中的Dataframe是由多种类型组成的一种二维数据结构。
1.介绍创建Dataframe的函数参数
pandas.Dataframe(data,index,columns,dtype,copy)
data:表示输入数据，可以为ndarray数组，series对象，列表，字典等
index:设置行索引
columns:设置列索引
dtype：每一列的数据类型
copy:用于复制数据
2.创建Dataframe的方式
通过二维数组和字典创建
import pandas as p
注意，修改列名时，需要将inplace参数设置为True，才能直接修改原dataframe。如果不设置inplace参数或者将其设置为False，则会返回一个新的dataframe，原dataframe不会被修改。   
### 回答2：
在pandas中，可以用rename方法来修改DataFrame的列名。下面我会详细介绍如何使用rename方法。
首先，我们可以创建一个简单的DataFrame，列名为A和B。
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
这将输出以下内容：
0  1  4
1  2  5
2  3  6
现在，我们想将列A的名称更改为列C。我们可以使用rename方法来实现，方法如下：
```python
df = df.rename(columns={'A': 'C'})
print(df)
这将输出以下内容：
0  1  4
1  2  5
2  3  6
我们可以看到，列A已经成功地重命名为了列C。
另外，我们还可以使用rename方法同时重命名多个列。例如，我们想同时将列A和列B的名称更改为列C和列D，我们可以这样做：
```python
df = df.rename(columns={'A': 'C', 'B': 'D'})
print(df)
这将输出以下内容：
0  1  4
1  2  5
2  3  6
我们可以看到，列A和列B已经成功地重命名为了列C和列D。
需要说明的是，rename方法返回一个新的数据集，原始数据集不会改变。如果需要在原始数据集上修改列名，可以通过设置inplace参数为True来实现：
```python
df.rename(columns={'A': 'C'}, inplace=True)
此时，将直接在原始数据集上修改列名。
总之，使用rename方法可以简单快捷地修改DataFrame的列名。只需要通过一个字典，即可将原始列名和新列名一一对应。   
### 回答3：
在Pandas中修改DataFrame的列名非常简单，只需要使用rename()函数就可以完成。该函数可以接受一个字典参数和一个inplace参数。字典参数是原始列名和新列名的键值对，inplace参数指定是否修改原DataFrame还是返回一个新的DataFrame。
例如，我们有以下示例DataFrame：
import pandas as pd
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'gender': ['F', 'M', 'M']
df = pd.DataFrame(data)
现在我们要将列名'name'改为'full_name'，将列名'age'改为'years_old'，将列名'gender'改为'sex'，可以使用以下代码：
df.rename(columns={'name': 'full_name', 'age': 'years_old', 'gender': 'sex'}, inplace=True)
结果会是：
   full_name  years_old sex
0      Alice         25   F
1        Bob         30   M
2    Charlie         35   M
注意第二个参数inplace设置为True，表示直接修改原DataFrame，否则该函数返回一个新的DataFrame，而原始DataFrame不会被修改。
除了使用rename()函数，还可以手动修改DataFrame.columns属性，例如：
df.columns = ['full_name', 'years_old', 'sex']
结果相同：
   full_name  years_old sex
0      Alice         25   F
1        Bob         30   M
2    Charlie         35   M
这两种方法是等价的，如果只需修改一两个列名，rename()函数比较方便；如果需要修改多个或所有列名，直接修改columns属性较方便。