如何在大型 pandas dataframe 上显示所有列的名称？

Question

我有一个包含数百列的 dataframe，我需要查看所有列名。

我做了什么：

In[37]:
data_all2.columns

output 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：

方法一：

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

方法二：

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

这将允许您在执行.head()时查看所有列名和行。 不会截断任何列名。

---

如果您只想查看列名，您可以执行以下操作：

print(df.columns.tolist())

Answer 2

要获取 DataFrame 的所有列名，在本例中为df_data ，您只需要使用命令df_data.columns.values 。 这将向您显示一个列表，其中包含您的数据框的所有列名称

代码：

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

这会成功的。 注意使用display()而不是 print。

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

编辑：

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

Answer 4

在交互式控制台中，很容易做到：

data_all2.columns.tolist()

或者在脚本中：

print(data_all2.columns.tolist())

Answer 5

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 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，我不想经常看到所有列名。

Answer 7

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。

Answer 8

你可以试试这个

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

Answer 9

接受的答案导致我的列名环绕。 要显示所有列名而不换行，请同时设置 display.max_columns 和display.width ：

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

Answer 10

你可以这样做

df.info(show_counts=True)

它将显示所有列。 将show_counts设置为True会显示not_null数据的计数。

Answer 11

一个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))

会导致所有这些都被打印出来，由制表符分隔当然，请注意，有 102 个名称，它们都相当长，这将有点难以阅读

Answer 12

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。 或者您可以将所有列名存储到另一个列表变量，然后打印列表。

Answer 13

我知道这是重复但我总是复制粘贴和修改 YOLO 的答案：

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

Answer 14

如果您只想查看所有列，您可以执行此类操作作为快速修复

cols = data_all2.columns

现在 cols 将表现为一个可以索引的迭代变量。 例如

cols[11:20]

Answer 15

我有很多重复的列名，一旦我跑

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

我能够看到完整的列列表

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

Answer 16

我可能不合时宜，但我来到这个线程时遇到了相同类型的问题，如果你想查看长列表和索引中的所有内容，我发现这是一个简单的答案。

这是我在 Spyder 中使用的：

print(df.info()) 

或者这就是 Jupyter 中需要的：

df.info()

Answer 17

“df.types”将数据框“df”的所有列作为行输出，作为附带奖励，您还将获得数据类型。

Answer 18

试试这个——

df.columns.values

Answer 19

df.head(None)

通过这种方式，您可以使用格式数据框查看所有内容。 你需要写

data_all2.head(None)

Answer 20

我在控制台上打印每一列的首选 function 是：

pandas.set_option('display.expand_frame_repr', False)

Answer 21

对于 df2.columns.tolist() 中的 i: print(i)