PandasのDataFrameの表示を省略したくない場合について

2025年7月18日

Pandasでは、デフォルト設定により、DataFrameの行数や列数が多すぎる場合に途中が「…」で省略されて表示されます。

これは出力の見やすさやパフォーマンスを意識した仕様ですが、「すべてのデータを省略せずに表示したい」場合は、表示設定（オプション）を変更することで対応できます。

基本的な対応方法：`pd.set_option`で表示設定を変更する

Pandasの表示設定は、pandas.set_option() を使って変更できます。

よく使うのは以下の3つです。

import pandas as pd

# 行数をすべて表示（Noneは無制限を意味する）
pd.set_option('display.max_rows', None)

# 列数をすべて表示
pd.set_option('display.max_columns', None)

# 各列の幅を最大に（必要に応じて）
pd.set_option('display.max_colwidth', None)

# 出力幅を大きく（特に横長DataFrameに有効）
pd.set_option('display.width', 0)  # 自動調整

実行例

import pandas as pd

# サンプルデータ：100行×10列のDataFrame
df = pd.DataFrame([[f'R{r}C{c}' for c in range(10)] for r in range(100)])

# 表示設定を変更
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)

print(df)

この設定をすれば、省略されずにすべて表示されます。

一時的に設定を変更したい場合：`option_context`の活用

全体に影響を与えず、一部のコードブロック内だけで設定を一時的に適用したいなら、option_contextが便利です。

with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):
    print(df)

このブロックの外では元の設定に戻るため、Notebookや他のコードと干渉せず安全です。

注意点：データ量が非常に多い場合のパフォーマンス

数千行以上のDataFrameをすべて表示すると、ターミナルやJupyter Notebookが重くなることがあります。
大規模データでは .to_csv() や .to_string() で外部出力した方が現実的な場合もあります。

その他の表示設定オプション

オプション名	意味
`'display.max_rows'`	表示する最大行数（`None`で全行表示）
`'display.max_columns'`	表示する最大列数（`None`で全列表示）
`'display.width'`	出力幅（デフォルトは80や100）
`'display.max_colwidth'`	列の文字列の最大幅（`None`で制限なし）
`'display.precision'`	小数点の表示桁数

一覧表示したい場合は以下のように確認できます。

pd.describe_option()  # 全オプション
pd.describe_option('display')  # display関連のみ

応用：Jupyter Notebook での表示が途切れるとき

Notebookでは、display(df) を使っても省略される場合があります。

そのときは以下のように表示を工夫するとよいです。

from IPython.display import display
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
display(df)

または、以下のようにテキストとして表示

print(df.to_string())

まとめ：省略せず表示したい場合の手順

やること	方法
行数を省略したくない	`pd.set_option('display.max_rows', None)`
列数を省略したくない	`pd.set_option('display.max_columns', None)`
一時的に設定したい	`with pd.option_context(...)`
表示が重すぎるときは	`.head()`, `.tail()` で部分表示 or `.to_csv()`