我有一个由数百列组成的数据框架,我需要看到所有的列名。

我做了什么:

In[37]:
data_all2.columns

输出结果为:

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)

我如何显示所有列,而不是一个截断列表?


当前回答

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“....”。

其他回答

df.head(None)

通过这种方式,您可以看到格式数据帧的所有内容。 你需要写

data_all2.head(None)

我知道这是重复,但我总是以复制粘贴和修改YOLO的答案结束:

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

这样就可以了。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设置只适用于显示,不适用于打印。

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。

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())