Python 如何在dataframe上显示所有列的名称？

我有一个由数百列组成的数据框架，我需要查看所有的列名

我所做的：

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)

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如何显示所有列，而不是截断的列表？

如果您只想查看所有列，可以快速执行此类操作

cols = data_all2.columns

现在cols将作为一个可以索引的迭代变量。比如说

cols[11:20]

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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))

将导致它们全部以选项卡分隔打印出来

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当然，请注意，对于102个名称，它们都相当长，这将有点难读懂

要获得所有的列名，您可以在

数据\u all2.columns

上迭代

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

您将获得所有列名。

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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。

您可以全局设置打印选项。我认为这应该奏效：

方法1:

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

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

df_data=pd.read_csv('../input/data.csv')
print(df_data.columns.values)

['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' 'Name' 'Sex' 'Age' 'SibSp' 'Parch' 'Ticket' 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']

方法2:

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

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

df_data=pd.read_csv('../input/data.csv')
print(df_data.columns.values)

['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' 'Name' 'Sex' 'Age' 'SibSp' 'Parch' 'Ticket' 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']

这将允许您在执行

.head（）

时查看所有列名和行。所有列名都不会被截断

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如果只想查看列名，可以执行以下操作：

print(df.columns.tolist())

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在交互式控制台中，很容易执行以下操作：

data_all2.columns.tolist()

或者在脚本中执行以下操作：

print(data_all2.columns.tolist())

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要获取数据帧的所有列名，在本例中，

df_data

，只需使用命令

df_data.columns.values

。 这将向您显示一个包含数据帧的所有列名的列表

代码：

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

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

df_data=pd.read_csv('../input/data.csv')
print(df_data.columns.values)

['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' 'Name' 'Sex' 'Age' 'SibSp' 'Parch' 'Ticket' 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']

输出：

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

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

df_data=pd.read_csv('../input/data.csv')
print(df_data.columns.values)

['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' 'Name' 'Sex' 'Age' 'SibSp' 'Parch' 'Ticket' 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']

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对我起作用的是：

pd.options.display.max_seq_items = None

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您还可以将其设置为大于列数的整数。

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

学分：

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这样就可以了。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：

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需要使用

display

，因为

pd.option\u context

设置仅适用于

display

，而不适用于

print

，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)

你可以试试这个

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

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这不是一个常规的答案，但我想您可以将数据帧转换为查看行而不是列。我之所以使用此选项，是因为我发现查看行比查看列更“直观”：

data_all2.T

这将允许您查看所有行。此操作不是永久性的，它只允许您查看数据帧的转置版本

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如果行仍然被截断，只需使用

print（data\u all2.T）

查看所有内容。

我发现的最简单的方法就是

list(df.columns)

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就我个人而言，我不想更改globals，我并不经常想看到所有列的名称。

@EEE不，它确实回答了这个问题。我刚试过，它显示所有的列，而不是一个被截断的列表。他没有说截断字段，他说的是列列表。啊，你说得对。我错了。谢谢，@rjuney。对不起，约洛。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？是的，我想是的。最好设置一个像500这样的有限值，否则如果你打印一个大的DataFrame抱歉，但是如何关闭它呢？目前，我愚蠢的解决方案只是关闭蟒蛇，然后重新打开它。那么，不这样做是否合法？这是这个问题的真实答案，谢谢@pink.slashIf我也想看看列号-可能吗？我的df有200个列，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的名称。我喜欢

with

关键字将选项仅应用于下面的块。但是，它可以与

print（）

配合使用。为什么我需要使用

display（）

而不是

print（）

？@VincentAgami需要使用display，因为pd.option\u上下文设置仅适用于显示而不适用于打印。我已经更新了答案以包含这些信息。这不是一个常规的答案，但我想你可以将数据框转换为行而不是列。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）即可查看所有内容。打印结果如何解决问题？你还没有打印出来吗？