VS Code Jupyter Py3.11.5下DataFrame列类型输出截断的解决方法问询

方法1：用info()参数强制显示所有列 #

先设置显示全部列的全局选项，再配合info()的verbose参数输出完整信息：

import pandas as pd
# 设置显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 强制输出全部列的类型信息
temp.info(verbose=True)

方法2：导出到文本文件用编辑器查看 #

直接把列类型信息写入本地文本文件，用任意文本编辑器打开即可完整查看：

# 提取列名与对应类型并转为字符串
type_content = temp.dtypes.to_string()
# 写入文件
with open('df_column_types.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(type_content)

方法3：Jupyter环境中实现可滚动输出 #

如果在Jupyter Notebook/Lab中，用HTML包裹输出生成带滚动条的容器：

from IPython.display import HTML
# 生成带滚动样式的表格
scroll_html = f"""
<div style="max-height: 400px; overflow-y: auto;">
    {temp.dtypes.to_frame().to_html()}
</div>
"""
HTML(scroll_html)

方法4：控制台逐行打印避免截断 #

通过循环逐行输出每一列的名称和数据类型，适合终端环境：

for col_name, dtype in temp.dtypes.items():
    print(f"{col_name}: {dtype}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者In Ho Jung