在Python中打印或显示完整的输出。

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在Python中打印或显示完整的输出。

我正在寻找带有缺失值的列，为此我使用了以下代码：

train.isna().sum()
Id                 0
MSSubClass         0
MSZoning           0
LotFrontage      259
LotArea            0
...
MoSold             0
YrSold             0
SaleType           0
SaleCondition      0
SalePrice          0
Length: 81, dtype: int64time: 29.5 ms (started: 2021-11-08 10:28:26 +00:00)

我喜欢这个解决方案，但我需要看到所有的列，而不是简短的版本。

有没有办法打印完整的版本或者更合适的方法来搜索带有缺失值的列？

解决方案是：

pd.set_option('max_rows', None)

print(train.isna().sum())

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1 答案

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问题：在使用Python中的pandas库时，当使用train.isna().sum()命令查看数据集中的缺失值时，输出结果被省略了部分列或行。

原因：这个问题的出现是因为pandas库默认情况下会对输出结果进行省略，限制显示的最大列数和行数。因此，在使用train.isna().sum()命令时，只会显示部分列或行的缺失值统计结果。

解决方法：要解决这个问题，可以使用pd.set_option()函数来设置pandas库的显示选项。通过设置max_columns参数为None，可以显示所有的列；通过设置max_rows参数为None，可以显示所有的行。具体操作如下：

1. 在执行train.isna().sum()命令之前，使用pd.set_option('max_columns', None)来设置显示所有列。

2. 使用pd.set_option('max_rows', None)和print(train.isna().sum())来设置显示所有行和打印缺失值统计结果。

以上操作可以确保在输出结果中显示所有的列和行，以便更全面地查看数据集中的缺失值情况。

参考链接：[https://towardsdatascience.com/how-to-show-all-columns-rows-of-a-pandas-dataframe-c49d4507fcf](https://towardsdatascience.com/how-to-show-all-columns-rows-of-a-pandas-dataframe-c49d4507fcf)

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