如何在pandas dataframe上显示所有列名？

Question

我有一个由数百列组成的数据框,我也需要查看所有列名称.

我做了什么:

In[37]:
data_all2.columns

输出是:

Out[37]:
Index(['customer_id', 'incoming', 'outgoing', 'awan', 'bank', 'family', 'food',
       'government', 'internet', 'isipulsa',
       ...
       'overdue_3months_feature78', 'overdue_3months_feature79',
       'overdue_3months_feature80', 'overdue_3months_feature81',
       'overdue_3months_feature82', 'overdue_3months_feature83',
       'overdue_3months_feature84', 'overdue_3months_feature85',
       'overdue_3months_feature86', 'loan_overdue_3months_total_y'],
      dtype='object', length=102)

如何显示所有列,而不是截断列表？

Answer 1

您可以全局设置打印选项.我认为这应该有效:

pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)

这将允许您在执行时查看所有列名称和行.head().列名称都不会被截断.

如果只想查看列名,可以执行以下操作: cols = df.columns.tolist()

Answer 2

df_data在此示例中，要获取DataFrame的所有列名称，只需使用命令df_data.columns.values。这将显示一个列表，其中包含数据框的所有列名称

码：

df_data=pd.read_csv('../input/data.csv')
print(df_data.columns.values)

输出：

['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' 'Name' 'Sex' 'Age' 'SibSp' 'Parch' 'Ticket' 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']

Answer 3

接受的答案导致我的专栏名称环绕。要显示所有列名称而不换行，请设置 display.max_columns 和display.width：

pandas.set_option('display.max_columns', None)
pandas.set_option('display.width', 1000)

Answer 4

这将解决问题。注意使用display()而不是打印。

with pd.option_context('display.max_rows', 5, 'display.max_columns', None): 
    display(my_df)

编辑：

display需要使用 ，因为pd.option_context设置仅适用于display而不适用于print。

Answer 5

如果您想查看 Pandas df.head() 中的所有列，请在运行代码之前使用此代码片段。所有列数据都将可见。

pd.pandas.set_option('display.max_columns', None)

之后创建您的数据框，然后尝试这个。

df.head()

它将打印所有列，而不是在较大的数据集中显示“....”。

Answer 6

我发现的最简单的方法就是

list(df.columns)

就我个人而言，我不想更改全局变量，我并不经常想查看所有列名称。

Answer 7

在交互式控制台中，很容易做到：

data_all2.columns.tolist()

或者在脚本中这样：

print(data_all2.columns.tolist())

Answer 8

对我有用的是以下内容：

pd.options.display.max_seq_items = None

您还可以将其设置为大于列数的整数。

Answer 9

这不是传统的答案，但我想您可以转置数据框以查看行而不是列。我使用它是因为我发现查看行比查看列更“直观”：

data_all2.T

这应该可以让您查看所有行。此操作不是永久性的，它只是让您查看数据帧的转置版本。

如果行仍然被截断，只需使用print(data_all2.T)查看所有内容即可。