pandas显示所有列名

引言

在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们经常需要查看数据集的列名，以了解数据集中包含哪些特征。然而，默认情况下 pandas 只会显示部分列名，这对于分析大型数据集来说可能不够直观。因此，本文将介绍如何使用 pandas 显示所有列名。

pandas 数据结构简介

在开始讨论如何显示所有列名之前，我们先来简要了解一下 pandas 最常用的两种数据结构：Series 和 DataFrame。

Series

Series 是一种类似于一维数组的数据结构，它由一组数据和一组与之相关的索引组成。可以将 Series 看作是一个带有标签的数组，其中数据和索引之间存在映射关系。

下面是一个创建 Series 的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(data)

输出如下所示：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

DataFrame

DataFrame 是一种类似于二维表格的数据结构，它由一组数据、行索引和列索引组成。DataFrame 可以看作是由多个 Series 组成的字典，其中每个 Series 代表一列数据。

下面是一个创建 DataFrame 的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
print(data)

输出如下所示：

显示所有列名

默认情况下，pandas 在显示 DataFrame 时会根据屏幕的宽度自动截断列名，只显示部分列名并用省略号表示。然而，我们可以通过修改相关的设置，使得 pandas 显示所有列名。

要想实现这一目标，我们可以使用 pd.set_option() 函数来修改相应的配置选项。具体来说，我们需要修改以下两个选项的值：

display.max_columns：表示要显示的最大列数；
display.max_colwidth：表示每列的最大宽度。

下面的示例代码演示了如何设置这两个选项的值：

import pandas as pd

# 创建一个大型 DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': range(100), 'B': range(100), 'C': range(100), 'D': range(100)})

# 显示所有列名
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)

print(data)

输出如下所示：

     A   B   C   D
0    0   0   0   0 
1    1   1   1   1 
2    2   2   2   2 
3    3   3   3   3 
4    4   4   4   4 
..  ..  ..  ..  .. 
95  95  95  95  95 
96  96  96  96  96 
97  97  97  97  97 
98  98  98  98  98 
99  99  99  99  99

通过设置 display.max_columns 为 None，我们告诉 pandas 显示所有的列名。通过设置 display.max_colwidth 为一个负数，我们禁用了自动截断列名的功能，以保证所有列名都能完整显示。