如何在大熊猫数据框中显示所有列的名称？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在大熊猫数据框中显示所有列的名称？

【英文标题】：How to show all columns' names on a large pandas dataframe?

【发布时间】：2018-08-17 17:48:24

【问题描述】：

我有一个包含数百列的数据框，我需要查看所有列名。

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？

【参考方案1】：

如果您只想查看所有列，您可以做一些这样的快速修复

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]

【参考方案2】：

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，用制表符分隔 当然，请注意，有 102 个名字，而且都相当长，这将有点难以阅读

【参考方案3】：

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中，然后打印列表。

【参考方案4】：

您可以全局设置打印选项。我认为这应该可行：

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，可以这样做：

print(df.columns.tolist())

【讨论】：

@EEE 不，它确实回答了这个问题。我刚试过，它显示所有列而不是截断列表。他没有说截断字段，他说的是列列表。

啊，你是对的。我错了。谢谢，@rjurney。抱歉，YOLO。我在做 df.columns 而不是 df.head()！我应该删除我之前不正确的评论吗？

最好设置一个像 500 这样的有限值，否则如果你打印一个大数据框，它将永远运行

抱歉，如何关闭它？目前我愚蠢的解决方案只是关闭 Anaconda 并重新打开它。那么，不这样做有合法的理由吗？

@ChenLizi 要重置它有pd.reset_option("display.max_rows")

【参考方案5】：

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())

【参考方案6】：

要获取一个DataFrame的所有列名，在这个例子中是df_data，你只需要使用命令df_data.columns.values。 这将向您显示一个包含数据框所有列名称的列表

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']

【讨论】：

这是这个问题的真正答案，谢谢@pink.slash

如果我也想查看列号 - 可以吗？我的 df 有 200 列，我想使用其中的一小部分，我想我可以使用数字而不是写每个列名。

嗯，它在我的系统上不起作用，它显示的比 df_data.columns 还要少...

【参考方案7】：

对我有用的是：

pd.options.display.max_seq_items = None

您也可以将其设置为大于列数的整数。

【参考方案8】：

我有很多重复的列名，一旦我跑了

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

我能够看到完整的列列表

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

【参考方案9】：

这样就可以了。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：

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

【讨论】：

我喜欢 with 关键字将选项仅应用于下面的块。但是它适用于print()。为什么我需要使用display() 而不是print()？

@VincentAgami 需要使用显示，因为 pd.option_context 设置仅适用于显示而不适用于打印。我已更新答案以包含此信息。

【参考方案10】：

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)

【参考方案11】：

你可以试试这个

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

【参考方案12】：

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。

【讨论】：

不是一个传统的答案，但我想你可以转置数据框来查看行而不是列。他们想要的只是列名，不是吗？ 如果行仍然被截断，只需使用 print(data_all2.T) 查看所有内容。 打印结果如何解决问题？你还没有打印出来吗？

【参考方案13】：

我发现的最简单的方法就是

list(df.columns)

我个人不想更改全局变量，我不想经常看到所有列名。

【讨论】：

这就是为什么你可以使用上下文管理器来限制范围。

【参考方案14】：

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)

【参考方案15】：

我可能不合时宜，但我来到这个帖子时遇到了相同类型的问题，我发现如果你想查看长列表和索引中的所有内容，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 所需要的：

df.info()

【参考方案16】：

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。