最近在学数据分析，中英文混合的DataFrame表格会出现print()打印无法对齐的情况，导致输出的结果都没有对齐，十分不美观，也影响直观的分析。下面介绍两种解决方案，总有一款适合你：

准备工作：为演示方便，通过导入excel的方式建立名为’stu’, ‘stu2’ 的两个DataFrame格式对象

import pandas as pd
stu = pd.read_excel('Data\studentsInfo.xlsx','Group1',index_col=0)
stu.dropna(inplace=True)
stu2 = pd.read_excel('Data\studentsInfo.xlsx','Group1',index_col=0)

1.适用于纯文本输出print()函数的设置方法

若在IDLE等纯文本输出的环境下，使用display()函数或print()函数都只能输出纯文本形式的表格，如下：

由于中英文混合的关系导致列没有对齐

通过pd.set_option进行设置，代码如下：

pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
pd.set_option('display.width', 180) # 设置打印宽度(**重要**)
print(stu)

输出如下：

注意：如果打印宽度设置过小或保持默认，则有可能出现表格的列被强制换行的情形：

2.适用于JupyterNotebook的格式化的表格输出

若在JupyterNotebook中直接输出DataFrame格式，则是有线框的HTML格式的表格
代码如下：（以下代码均是JupyterNotebook的cell中运行的）

stu

输出如下：（是一个HTML格式的表格）

	性别	年龄	身高	体重	省份	成绩	月生活费	课程兴趣	案例教学
序号
2	male	22.0	180	71.0	GuangXi	77.0	1300.0	3	4
4	male	20.0	177	72.0	LiaoNing	79.0	900.0	4	4
6	male	20.0	179	75.0	YunNan	92.0	950.0	5	5
7	female	21.0	166	53.0	LiaoNing	80.0	1200.0	4	5
8	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
9	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
10	male	19.0	169	76.0	HeiLongJiang	88.0	1100.0	5	5

但是这种方式无法同时在一个cell中显示两个表格，只显示最后一个表格
代码如下：

stu
stu2

输出如下：

	性别	年龄	身高	体重	省份	成绩	月生活费	课程兴趣	案例教学
序号
1	male	20.0	170	70.0	LiaoNing	NaN	800.0	5	4
2	male	22.0	180	71.0	GuangXi	77.0	1300.0	3	4
3	male	NaN	180	62.0	FuJian	57.0	1000.0	2	4
4	male	20.0	177	72.0	LiaoNing	79.0	900.0	4	4
5	male	20.0	172	NaN	ShanDong	91.0	NaN	5	5
6	male	20.0	179	75.0	YunNan	92.0	950.0	5	5
7	female	21.0	166	53.0	LiaoNing	80.0	1200.0	4	5
8	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
9	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
10	male	19.0	169	76.0	HeiLongJiang	88.0	1100.0	5	5

为了在一个cell 输出多个表格，可以使用IPython.display，代码如下：

from IPython.display import display
display(stu)
display(stu2)

输出如下：

	性别	年龄	身高	体重	省份	成绩	月生活费	课程兴趣	案例教学
序号
2	male	22.0	180	71.0	GuangXi	77.0	1300.0	3	4
4	male	20.0	177	72.0	LiaoNing	79.0	900.0	4	4
6	male	20.0	179	75.0	YunNan	92.0	950.0	5	5
7	female	21.0	166	53.0	LiaoNing	80.0	1200.0	4	5
8	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
9	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
10	male	19.0	169	76.0	HeiLongJiang	88.0	1100.0	5	5

	性别	年龄	身高	体重	省份	成绩	月生活费	课程兴趣	案例教学
序号
1	male	20.0	170	70.0	LiaoNing	NaN	800.0	5	4
2	male	22.0	180	71.0	GuangXi	77.0	1300.0	3	4
3	male	NaN	180	62.0	FuJian	57.0	1000.0	2	4
4	male	20.0	177	72.0	LiaoNing	79.0	900.0	4	4
5	male	20.0	172	NaN	ShanDong	91.0	NaN	5	5
6	male	20.0	179	75.0	YunNan	92.0	950.0	5	5
7	female	21.0	166	53.0	LiaoNing	80.0	1200.0	4	5
8	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
9	female	20.0	162	47.0	AnHui	78.0	1000.0	4	4
10	male	19.0	169	76.0	HeiLongJiang	88.0	1100.0	5	5

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