1. Python中的DataFrame数据结构
在Python中，DataFrame是一种非常常用的数据结构，它是一种二维的、带标签的数据结构，可以用于存储和处理结构化数据。
为了演示如何解决DataFrame打印结果不换行的问题，我们先来创建一个简单的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行以上代码，输出如下所示：
name age gender0 Tom 28 M
1 Jack 34 M
2 Steve 29 M
3 Ricky 42 F
可以看到，DataFrame的默认打印行为是每行末尾换行。
2. DataFrame打印结果不换行的问题
但是，在实际的工作中，我们有时可能会遇到DataFrame打印结果不换行的问题，例如：
index=['2018-01-01','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05']
data={'A':[1,1,2,3,4],'B':[3,4,5,6,8],'C':[7,9,10,11,12],'D':[13,14,15,16,17]}
df=pd.DataFrame(data,index=index)
print(df)
运行以上代码，输出结果如下所示：
A B C D2018-01-01 1 3 7 13
2018-01-02 1 4 9 14
2018-01-03 2 5 10 15
2018-01-04 3 6 11 16
2018-01-05 4 8 12 17
可以看到，每行末尾没有换行，而是紧接着本行的开头打印了下一行的内容。
3. 解决DataFrame打印结果不换行的问题
3.1 在pandas.options中设置
第一种解决DataFrame打印结果不换行的方法是在pandas.options中设置打印输出的格式。具体来说，我们可以设置控制台输出的列的最大宽度和行的最大显示行数。
例如，我们可以将列的最大宽度设置为200，将行的最大显示行数设置为None，这样就可以让DataFrame打印结果不换行。
import pandas as pd
pd.options.display.max_columns = 200
pd.options.display.max_rows = None
pd.options.display.width = 0
index=['2018-01-01','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05']
data={'A':[1,1,2,3,4],'B':[3,4,5,6,8],'C':[7,9,10,11,12],'D':[13,14,15,16,17]}
df=pd.DataFrame(data,index=index)
print(df)
运行以上代码，输出结果如下所示：
A B C D2018-01-01 1 3 7 13
2018-01-02 1 4 9 14
2018-01-03 2 5 10 15
2018-01-04 3 6 11 16
2018-01-05 4 8 12 17
可以看到，DataFrame的输出结果不再出现不换行的问题。
3.2 使用print()函数时设置end参数
除了在pandas.options中设置之外，我们还可以在使用print()函数时指定end参数为一个空字符串''。
具体来说，我们可以将每次输出的结果手动以空字符串作为结束符，从而解决DataFrame打印结果不换行的问题。
index=['2018-01-01','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05']
data={'A':[1,1,2,3,4],'B':[3,4,5,6,8],'C':[7,9,10,11,12],'D':[13,14,15,16,17]}
df=pd.DataFrame(data,index=index)
for i in range(len(df)):
print(df.iloc[i], end='')
运行以上代码，输出结果如下所示：
A 1B 3
C 7
D 13
Name: 2018-01-01, dtype: int64A 1
B 4
C 9
D 14
Name: 2018-01-02, dtype: int64A 2
B 5
C 10
D 15
Name: 2018-01-03, dtype: int64A 3
B 6
C 11
D 16
Name: 2018-01-04, dtype: int64A 4
B 8
C 12
D 17
Name: 2018-01-05, dtype: int64
可以看到，使用print()函数时指定end参数为空字符串，就可以让DataFrame打印结果不换行。
3.3 使用IPython.display中的方法
第三种解决DataFrame打印结果不换行的方法是使用IPython.display中的方法。
具体来说，我们可以使用IPython.display.HTML()方法将DataFrame转化成HTML格式，并使用IPython.core.display.display()方法将其在控制台中显示。
from IPython.display import display, HTML
index=['2018-01-01','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05']
data={'A':[1,1,2,3,4],'B':[3,4,5,6,8],'C':[7,9,10,11,12],'D':[13,14,15,16,17]}
df=pd.DataFrame(data,index=index)
html = df.to_html()
display(HTML(html))
运行以上代码，输出结果如下所示：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2018-01-01 | 1 | 3 | 7 | 13 |
| 2018-01-02 | 1 | 4 | 9 | 14 |
| 2018-01-03 | 2 | 5 | 10 | 15 |
| 2018-01-04 | 3 | 6 | 11 | 16 |
| 2018-01-05 | 4 | 8 | 12 | 17 |
可以看到，使用IPython.display方法可以清晰地展示DataFrame的内容，并且不会出现不换行的问题。
4. 总结
本文介绍了三种解决Python中DataFrame打印结果不换行的方法：在pandas.options中设置、在print()函数中设置end参数、使用IPython.display中的方法。无论使用哪种方法，都可以轻松地解决DataFrame打印结果不换行的问题，保证数据的可读性。