如何在pandas数据框上显示所有列名称？

我有一个包含数百列的数据框，我需要查看所有列名称。

我做了什么：

In[37]:
data_all2.columns

输出为：

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，而不是截断的列表？

您可以全局设置打印选项。我认为这应该工作：

方法1：

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

方法2：

pd.options.display.max_columns = None
pd.options.display.max_rows = None

这样您就可以在执行操作时查看所有列名称和行.head()。列名都不会被截断。

如果只想查看列名，可以执行以下操作：

print(df.columns.tolist())

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']

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())

这将达到目的。请注意使用display()代替打印。

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。

对我有用的是：

pd.options.display.max_seq_items = None

您还可以将其设置为大于列数的整数。

我找到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，不是经常要查看所有列名称。

要获取所有列名，您可以遍历data_all2.columns。

columns = data_all2.columns
for col in columns:
    print col

您将获得所有列名称。或者，您可以将所有列名称存储到另一个列表变量，然后打印列表。

如果您只想查看所有列，则可以进行此类操作以快速解决

cols = data_all2.columns

现在，cols将表现为可索引的迭代变量。例如

cols[11:20]

一种快速而肮脏的解决方案是将其转换为字符串

print('\t'.join(data_all2.columns))

会使所有标签都被打印出来，并用制表符分隔

我有很多重复的列名，一旦运行

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

我能够看到列的完整列表

信用：https : //stackoverflow.com/a/40435354/5846417

你可以试试这个

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

这不是常规的答案，但是我想您可以转置数据框以查看行而不是列。我之所以使用它，是因为我发现行比列更“国际化”：

data_all2.T

这应该让您查看所有行。此操作不是永久性的，它只允许您查看数据框的转置版本。

如果行仍被截断，则使用print(data_all2.T)来查看所有内容。

这是我的方式。我从来没有尝试过一百列。但我认为这可行

your_dataframe.info()

我知道这是重复，但是我总是最终复制并修改YOLO的答案：

pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_rows', 500)