pandas数据分析时经常需要打印输出数据，当数据量大时，输出的展示设置非常重要，好的展示可以帮助更好地理解数据！
pandas相关的显示设置函数主要有以下三个：
import pandas as pd
(1)pd.pandas.set_option('参数名', 参数值) ：设置相关显示选项
(2)pd.pandas.get_option('参数名', 参数值) ：获取相关显示选项
(3)pd.pandas.reset_option('参数名', 参数值) ：恢复默认相关选项
参数名：
（完整参数名为：'display.参数名'，可省略'display.'，直接用'参数名'）
- display.width：数据显示区域的总宽度，以总字符数计算。
- display.max_rows：最大显示行数，超过该值用省略号代替，为None时显示所有行。
- display.max_columns：最大显示列数，超过该值用省略号代替，为None时显示所有列。
- display.max_colwidth：单列数据宽度，以字符个数计算，超过时用省略号表示。
- display.precision：设置输出数据小数点的位数。
- display.expand_frame_repr：输出数据宽度超过设置宽度时，是否要折叠，False不折叠（通常选这个），True要折叠。
- display.large_repr：当数据维度超过max_rows和max_columns时，设置数据的显示方式，参数值truncate显示带省略号的数据（默认方式）；参数值info显示数据的统计信息，而不直接显示数据（info实际就是df.info()函数）。
- display.max_info_columns：df.info()函数按列统计每列的非空数据个数，当数据很大时，计算过程非常慢，该参数设置最大列数，当数据表的列数小于该值时，才计算每列的非空值并输出，当超过该值时不进行计算。
- display.show_dimensions：当大的数据以truncate（带引号的省略方式）显示时，是否在最后显示数据的维数，True是显示（默认），False是不显示。
以上参数设置较常用，还有其他参数设置。
参考文献：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/options.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html?highlight=pandas%20set_options
示例：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(150, 150))
# pd.set_option('expand_frame_repr', False) #数据超过总宽度后，是否折叠显示
pd.set_option('display.width', 100) #数据显示总宽度
pd.set_option('max_rows', 100) #显示最多行数，超出该数以省略号表示
pd.set_option('max_columns', 100) #显示最多列数，超出该数以省略号表示
pd.set_option('max_colwidth', 16) #设置单列的宽度，用字符个数表示，单个数据长度超出该数时以省略号表示
pd.set_option('large_repr', 'truncate') #数据超过设置显示最大行列数时，带省略号显示/若是info则是统计信息显示
pd.set_option('show_dimensions', True) #当数据带省略号显示时，是否在最后显示数据的维度
print(df)
pd.set_option('max_info_columns', 100) #当列数超过这个值时，调用df.info()函数时不会统计每列的非空值。
print(df.info())
