<질문>
수백 개의 열로 구성된 데이터 프레임이 있으며 모든 열 이름을 확인해야합니다.
제가 한:
In[37]:
data_all2.columns
출력은 다음과 같습니다.
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)
어떻게 보여모두잘린 목록 대신 열?
<답변1>
인쇄 옵션을 전체적으로 설정할 수 있습니다. 나는 이것이 효과가 있다고 생각한다.
방법 1 :
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
방법 2 :
pd.options.display.max_columns = None
pd.options.display.max_rows = None
이렇게하면 할 때 모든 열 이름과 행을 볼 수 있습니다..head()
. 열 이름이 잘리지 않습니다.
열 이름 만보고 싶다면 다음을 수행 할 수 있습니다.
print(df.columns.tolist())
<답변2>
DataFrame의 모든 열 이름을 얻으려면df_data
이 예에서는 다음 명령 만 사용하면됩니다.df_data.columns.values
. 그러면 데이터 프레임의 모든 열 이름이 포함 된 목록이 표시됩니다.
암호:
df_data=pd.read_csv('../input/data.csv')
print(df_data.columns.values)
산출:
['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' 'Name' 'Sex' 'Age' 'SibSp' 'Parch' 'Ticket' 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']
<답변3>
대화 형 콘솔에서는 다음을 쉽게 수행 할 수 있습니다.
data_all2.columns.tolist()
또는 스크립트 내에서 :
print(data_all2.columns.tolist())
<답변4>
이것은 트릭을 할 것입니다. 사용 참고display()
인쇄 대신.
with pd.option_context('display.max_rows', 5, 'display.max_columns', None):
display(my_df)
편집하다:
사용display
필요하기 때문에pd.option_context
설정은 다음에 만 적용됩니다.display
그리고하지print
.
<답변5>
나를 위해 일한 것은 다음과 같습니다.
pd.options.display.max_seq_items = None
열 수보다 큰 정수로 설정할 수도 있습니다.
<답변6>
내가 찾은 가장 쉬운 방법은
list(df.columns)
개인적으로 전역을 변경하고 싶지는 않지만 모든 열 이름을보고 싶은 경우는 그리 많지 않습니다.
<답변7>
모든 열 이름을 얻으려면data_all2.columns
.
columns = data_all2.columns
for col in columns:
print col
모든 열 이름을 얻을 수 있습니다. 또는 모든 열 이름을 다른 목록 변수에 저장 한 다음 목록을 인쇄 할 수 있습니다.
<답변8>
당신은 이것을 시도 할 수 있습니다
pd.pandas.set_option('display.max_columns', None)
<답변9>
모든 열을보고 싶다면 빠른 수정으로 이런 종류의 작업을 수행 할 수 있습니다.
cols = data_all2.columns
이제 cols는 인덱싱 할 수있는 반복 변수로 작동합니다. 예를 들면
cols[11:20]
<답변10>
빠르고 더러운 해결책은 그것을 문자열로 변환하는 것입니다.
print('\t'.join(data_all2.columns))
물론 모든 이름이 탭으로 구분되어 인쇄됩니다. 물론 102 개의 이름을 사용하면 모두 다소 길어 읽기가 약간 어려울 것입니다.
<답변11>
중복 된 열 이름이 많고 실행 한 후에
df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]
전체 열 목록을 볼 수있었습니다.
신용:https://stackoverflow.com/a/40435354/5846417
<답변12>
일반적인 대답은 아니지만 데이터 프레임을 전치하여 열 대신 행을 볼 수 있다고 생각합니다. 나는 열을 보는 것보다 행을 더 '직관적'으로 보는 것을 발견하기 때문에 이것을 사용합니다.
data_all2.T
이렇게하면 모든 행을 볼 수 있습니다.이 작업은 영구적이지 않습니다., 데이터 프레임의 전치 버전을 볼 수 있습니다.
행이 여전히 잘 리면 다음을 사용하십시오.print(data_all2.T)
모든 것을 볼 수 있습니다.
<답변13>
나는 그것이 반복이라는 것을 알고 있지만 항상 YOLO의 대답을 복사하고 수정하는 것으로 끝납니다.
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_rows', 500)
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