你遇到的问题很常见——display()是Jupyter Notebook专属的交互式显示函数，在普通Python脚本环境里它没法像在Notebook那样渲染出美观的表格。给你几个实用的替代方案：

1. 最基础的print()方法 #

直接用print()输出DataFrame，虽然格式不如Jupyter精致，但能快速查看数据：

import pandas as pd
def run_agg_query(db):
    df1 = pd.read_sql("select some query", conn)
    print(df1)

如果DataFrame太大导致输出被截断，可以先设置pandas的显示参数，强制显示全部行和列：

import pandas as pd
# 先设置显示选项，避免截断
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None)     # 显示所有行
pd.set_option('display.width', 1000)        # 调整显示宽度，避免换行

def run_agg_query(db):
    df1 = pd.read_sql("select some query", conn)
    print(df1)

2. 用to_string()自定义输出格式 #

如果你想更灵活控制显示细节，可以把DataFrame转成字符串后打印，比如指定列宽、是否显示索引等：

def run_agg_query(db):
    df1 = pd.read_sql("select some query", conn)
    print(df1.to_string(index=False, max_colwidth=50))  # 不显示索引，列宽设为50

3. 用第三方库输出美观表格 #

如果想要类似Jupyter的整洁表格，可以用tabulate库，先安装它：

pip install tabulate

然后在脚本里这样用：

import pandas as pd
from tabulate import tabulate

def run_agg_query(db):
    df1 = pd.read_sql("select some query", conn)
    print(tabulate(df1, headers='keys', tablefmt='grid'))  # grid格式的表格，清晰易读

4. 导出到文件查看（适合测试） #

如果只是测试脚本的结果，也可以把DataFrame导出到CSV或者Excel文件，直接打开查看：

def run_agg_query(db):
    df1 = pd.read_sql("select some query", conn)
    df1.to_csv('test_result.csv', index=False)  # 导出到CSV，不包含索引
    # 或者导出到Excel
    # df1.to_excel('test_result.xlsx', index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chowpay