पांडा डेटाफ़्रेम पर सभी स्तंभों के नाम कैसे दिखाएं?

Question 1

मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जिसमें सैकड़ों कॉलम शामिल हैं, और मुझे सभी कॉलम नामों को देखने की आवश्यकता है।

मैंने क्या किया:

In[37]:
data_all2.columns

आउटपुट है:

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)

मैं एक छंटनी सूची के बजाय सभी कॉलम कैसे दिखाऊं?

Question 2

आप विश्व स्तर पर मुद्रण विकल्प सेट कर सकते हैं। मुझे लगता है कि यह काम करना चाहिए:

विधि 1:

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

विधि 2:

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

यह आपको सभी कॉलम नाम और पंक्तियों को देखने की अनुमति देगा जब आप कर रहे हैं .head()। किसी भी स्तंभ का नाम छोटा नहीं होगा।

यदि आप केवल उन स्तंभ नामों को देखना चाहते हैं जो आप कर सकते हैं:

print(df.columns.tolist())

Question 3

किसी DataFrame के सभी कॉलम नाम प्राप्त करने के लिए, df_dataइस उदाहरण में, आपको बस कमांड का उपयोग करने की आवश्यकता है df_data.columns.values। यह आपको आपके डेटाफ़्रेम के सभी कॉलम नामों के साथ एक सूची दिखाएगा

कोड:

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

आउटपुट:

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

Question 4

इंटरैक्टिव कंसोल में, यह करना आसान है:

data_all2.columns.tolist()

या यह एक स्क्रिप्ट के भीतर:

print(data_all2.columns.tolist())

Question 5

यह चाल चलेगा। नोट display()प्रिंट के बजाय उपयोग पर ध्यान दें ।

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

संपादित करें:

का उपयोग displayआवश्यक है क्योंकि pd.option_contextसेटिंग्स केवल लागू होती हैं displayऔर नहीं print।

Question 6

मेरे लिए क्या काम निम्नलिखित था:

pd.options.display.max_seq_items = None

आप इसे अपने स्तंभों की संख्या से अधिक पूर्णांक पर भी सेट कर सकते हैं।

Question 7

सबसे आसान तरीका मैंने पाया है

list(df.columns)

व्यक्तिगत रूप से मैं ग्लोबल्स को बदलना नहीं चाहूंगा, ऐसा नहीं है कि अक्सर मैं सभी कॉलम नामों को देखना चाहता हूं।

Question 8

सभी स्तंभ नाम तुम पर पुनरावृति कर सकते हैं प्राप्त करने के लिए data_all2.columns।

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

आपको सभी कॉलम नाम मिल जाएंगे। या आप सभी स्तंभ नामों को किसी अन्य सूची चर में संग्रहीत कर सकते हैं और फिर सूची मुद्रित कर सकते हैं।

Question 9

यदि आप केवल सभी कॉलम देखना चाहते हैं, तो आप इस तरह के कुछ को जल्दी ठीक कर सकते हैं

cols = data_all2.columns

अब कोल एक पुनरावृत्त चर के रूप में व्यवहार करेगा जिसे अनुक्रमित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए

cols[11:20]

Question 10

एक त्वरित और गंदा समाधान इसे एक स्ट्रिंग में बदलना होगा

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

इन सभी को अलग-अलग टैब द्वारा अलग-अलग मुद्रित करने का कारण होगा, ध्यान दें कि 102 नामों के साथ, उन सभी को लंबे समय तक, यह पढ़ने में थोड़ा कठिन होगा

Question 11

मेरे पास बहुत से डुप्लिकेट कॉलम नाम थे, और एक बार मैं भाग गया

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

मैं स्तंभों की पूरी सूची देखने में सक्षम था

साभार: https://stackoverflow.com/a/40435354/5846417

Question 12

आप यह कोशिश कर सकते हैं

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

Question 13

एक पारंपरिक जवाब नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि आप कॉलम के बजाय पंक्तियों को देखने के लिए डेटाफ्रेम को स्थानांतरित कर सकते हैं। मैं इसका उपयोग करता हूं क्योंकि मुझे पंक्तियों को देखने की तुलना में पंक्तियों को अधिक 'अंतर्ज्ञान' में देखना है:

data_all2.T

यह आपको सभी पंक्तियों को देखने देना चाहिए। यह क्रिया स्थायी नहीं है , यह आपको डेटाफ़्रेम के ट्रांसपोज़्ड संस्करण को देखने की सुविधा देती है।

यदि पंक्तियों को अभी भी काट दिया गया है, तो बस print(data_all2.T)सब कुछ देखने के लिए उपयोग करें।

Question 14

यह मेरा तरीका है। मैं कभी सौ स्तंभों के लिए प्रयास नहीं करता। लेकिन मुझे लगता है कि यह काम करता है

your_dataframe.info()

Question 15

मुझे पता है कि यह एक पुनरावृत्ति है, लेकिन मैं हमेशा कॉपी पेस्ट को समाप्त करता हूं और योओ के उत्तर को संशोधित करता हूं:

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