这不是一个传统的答案，但我猜您可以转置数据框架来查看行而不是列。我使用这个方法是因为我发现看行比看列更“直观”:

data_all2.T

这应该可以让您查看所有行。这个动作不是永久的，它只是让你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。

要获得所有列名，可以遍历data_all2.columns。

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

您将得到所有列名。 或者你可以将所有的列名存储到另一个列表变量中，然后打印列表。

“df。Types "将数据帧'df'的所有列输出为行，作为额外的奖励，您还将获得数据类型。

如果你想看到Pandas df.head()中的所有列，那么在运行你的代码之前使用这个片段。所有列数据都是可见的。

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

在此之后，创建您的数据框架，并尝试这个。

df.head()

它将打印所有列，而不是在更大的数据集中显示“....”。

在交互控制台中，很容易做到:

data_all2.columns.tolist()

或者在脚本中:

print(data_all2.columns.tolist())

我找到的最简单的方法就是

list(df.columns)

就我个人而言，我不想改变全局变量，我不是经常想看到所有的列名。