Отображение всех названий столбцов в pandas dataframe без сокращения

Быстрый ответ

Чтобы показать название каждого столбца в большом DataFrame, вам следует настроить параметры отображения pandas:

import pandas as pd

# Для отображения всех столбцов устанавливаем параметр равным None.
pd.set_option('display.max_columns', None)

# Выводим названия столбцов в виде списка.
print(df.columns)

С помощью данного подхода вы сможете увидеть каждый заголовок столбца в df, минуя автоматические сокращения.

Преобразование названий столбцов в список

Если вам требуется производить манипуляции с названиями столбцов, их можно преобразовать в список:

# Мы помещаем все названия столбцов в список
columns_list = df.columns.tolist()

Таким образом, вам будет легче решать различные задачи по обработке данных, такие как фильтрация или прохождение по элементам (итерация):

# Определяем столбцы, содержащие 'price' – похоже, кто-то собирается на шоппинг?
price_columns = [col for col in df.columns if 'price' in col]

Работа с широкоформатными DataFrame

При работе с большими DataFrame замечавали ли вы неприятные многоточия в консольных выводах или в блокноте? Вот как это можно исправить с помощью pandas:

# Устанавливаем автоматическое расширение ширины отображения в консоли.
pd.set_option('display.width', None)

Теперь ширина вывода автоматически подстроится так, чтобы показать все столбцы, и вы избежите нежелательного усечения информации.

Решение проблемы с длинными строками

Если вам приходится работать с большими массивами данных, вам наверняка приходится сталкиваться с проблемой слишком длинных строк. Вот как решить эту проблему:

# Увеличиваем число отображаемых строк до максимума.
pd.set_option('display.max_rows', None)

Теперь, благодаря данной настройке, вы сможете не пропустить необходимую информацию, находя закономерности и выявляя аномалии с наибольшей точностью.

Визуализация

Представьте, что вам требуется отразить названия всех столбцов в большом DataFrame из библиотеки pandas, словно это панорамная фотография (📸):

# Большой DataFrame, Великолепный Обзор 🏞️

| DataFrame (df)               |
| :--------------------------- |
| [🏙️🌳🌾🌿🚜...🏞️🌄]            |

Для более детального рассмотрения используем приближение:

print(df.columns.tolist()) // 🌳 для деревьев, 🚜 для тракторов...

Так мы получим список названий столбцов:

| Столбцы       |
| :----------   |
| '🏙️', '🌳', '🌾', '🌿', '🚜', ..., '🏞️', '🌄' |

И теперь у вас станет доступной полная картина данных!

Продвинутые советы по настройке отображения

Для тех, кто готов углубиться в изучение pandas, вот несколько советов, которые помогут вам улучшить отображение данных:

Настройка параметров отображения

Вы можете настроить параметры отображения, включая max_columns, max_rows и ширину вывода данных:

# Адаптер настройки под свои нужды
pd.options.display.max_columns = 50  # Например, выберем 50, потому что это просто круглое число
pd.options.display.max_rows = 10     # 10 строк – вполне достаточного для удобного представления данных
pd.options.display.width = 200       # Ширина вывода данных достаточная для удобного чтения

Эти простые корректировки сделают результат работы ваших скриптов более читаемым и понятным.

Обработка названий столбцов как серии данных

Если вы предпочитаете работу с сериями данных (Series) в pandas, вам везет:

# Превратите названия столбцов в серию данных!
columns_series = pd.Series(df.columns.values)

Теперь имея в своем распоряжении columns_series, вы можете использовать все преимущества работы с методами серии данных при фильтрации, сортировке и пр.

Продвинутые настройки в pandas

Хотите заняться более продвинутой настройкой параметров? Для этого у вас есть pandas:

# Возвышаемся на новый уровень
pd.set_option('display.max_info_columns', 100)
pd.set_option('display.max_seq_items', None)

Подготовьтесь к погружению в мир возможностей продвинутой конфигурации для тонкой настройки отображения данных с помощью pandas.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.to_string — официальная документация pandas 2.2.0 — подробное руководство по преобразованию DataFrame в строку.
2. Параметры и опции настройки — официальная документация pandas 2.2.0 — все детали, касающиеся визуализации данных в pandas.
3. Как работать с предупреждениями SettingWithCopyWarning в Pandas – Stack Overflow — советы сообщества по работе с DataFrame и предотвращению потенциальных ошибок.
4. Использование pandas и Python для анализа данных – Real Python — практическое руководство по анализу данных с помощью pandas.
5. pandas.Series.str.cat — официальная документация pandas 2.2.0 — подробно о том, как объединять объекты Series в строки.
6. Топ-25 советов по работе с pandas – YouTube — видеоурок с полезными советами по использованию pandas.