Làm cách nào để hiển thị tên tất cả các cột trên khung dữ liệu gấu trúc?

Tôi có một khung dữ liệu bao gồm hàng trăm cột và tôi cần xem tất cả các tên cột.

Tôi đã làm gì:

In[37]:
data_all2.columns

Đầu ra là:

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)

Làm cách nào để hiển thị tất cả các cột, thay vì một danh sách bị cắt ngắn?

Bạn có thể đặt các tùy chọn in trên toàn cầu. Tôi nghĩ rằng điều này sẽ làm việc:

Phương pháp 1:

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

Phương pháp 2:

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

Điều này sẽ cho phép bạn xem tất cả các tên cột và hàng khi bạn đang thực hiện .head(). Không có tên cột nào sẽ bị cắt bớt.

Nếu bạn chỉ muốn xem tên cột, bạn có thể làm:

print(df.columns.tolist())

Để có được tất cả các tên cột của DataFrame, df_datatrong ví dụ này, bạn chỉ cần sử dụng lệnh df_data.columns.values. Điều này sẽ hiển thị cho bạn một danh sách với tất cả các tên Cột của Khung dữ liệu của bạn

Mã:

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

Đầu ra:

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

Trong bảng điều khiển tương tác, thật dễ dàng để thực hiện:

data_all2.columns.tolist()

Hoặc điều này trong một tập lệnh:

print(data_all2.columns.tolist())

Điều này sẽ thực hiện thủ thuật. Lưu ý sử dụng display()thay vì in.

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

BIÊN TẬP:

Việc sử dụng displaylà bắt buộc vì pd.option_contextcài đặt chỉ áp dụng cho displayvà không áp dụng cho print.

Những gì làm việc cho tôi là như sau:

pd.options.display.max_seq_items = None

Bạn cũng có thể đặt nó thành một số nguyên lớn hơn số cột của bạn.

Cách dễ nhất mà tôi đã tìm thấy chỉ là

list(df.columns)

Cá nhân tôi không muốn thay đổi hình cầu, tôi không muốn xem tất cả các tên cột thường xuyên.

Để nhận được tất cả tên cột, bạn có thể lặp lại data_all2.columns.

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

Bạn sẽ nhận được tất cả các tên cột. Hoặc bạn có thể lưu trữ tất cả các tên cột vào một biến danh sách khác và sau đó in danh sách.

Nếu bạn chỉ muốn xem tất cả các cột, bạn có thể làm điều gì đó thuộc loại này để sửa chữa nhanh

cols = data_all2.columns

bây giờ cols sẽ hoạt động như một biến lặp lại có thể được lập chỉ mục. ví dụ

cols[11:20]

Một giải pháp nhanh chóng và bẩn thỉu sẽ là chuyển đổi nó thành một chuỗi

print('\t'.join(data_all2.columns))

sẽ khiến tất cả chúng được in ra tách biệt bằng các tab Tất nhiên, hãy lưu ý rằng với 102 tên, tất cả chúng đều khá dài, điều này sẽ hơi khó đọc qua

Tôi có rất nhiều tên cột trùng lặp và một khi tôi chạy

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

Tôi đã có thể xem danh sách đầy đủ các cột

Tín dụng: https://stackoverflow.com/a/40435354/5846417

bạn có thể thử cái này

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

Không phải là một câu trả lời thông thường, nhưng tôi đoán bạn có thể chuyển khung dữ liệu để xem các hàng thay vì các cột. Tôi sử dụng điều này vì tôi thấy việc nhìn vào các hàng 'trực quan' hơn là nhìn vào các cột:

data_all2.T

Điều này sẽ cho phép bạn xem tất cả các hàng. Hành động này không phải là vĩnh viễn , nó chỉ cho phép bạn xem phiên bản hoán đổi của khung dữ liệu.

Nếu các hàng vẫn bị cắt bớt, chỉ cần sử dụng print(data_all2.T)để xem mọi thứ.

Đây là cách của tôi. Tôi không bao giờ cố gắng cho hàng trăm cột. Nhưng tôi nghĩ nó hoạt động

your_dataframe.info()

Tôi biết đó là một sự lặp lại nhưng tôi luôn kết thúc việc sao chép dán và sửa đổi câu trả lời của YOLO:

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