Python Pandas DataFrame에서 모든 열 이름 표시하기
Python Pandas DataFrame에서 모든 열 이름 표시하기
데이터프레임의 열 이름이 많아서 모두 표시되지 않을 때, 모든 열 이름을 표시하는 방법을 알고 싶습니다.
해결 방법:
다음과 같은 방법으로 모든 열 이름을 표시할 수 있습니다.
pd.set_option 사용:
pd.set_option('display.max_columns', None)
이 코드는 출력되는 최대 열 수를 제한 없이 설정합니다.
df.columns 속성 사용:
print(df.columns)
이 코드는 데이터프레임의 모든 열 이름을 리스트 형태로 출력합니다.
df.to_string 사용:
print(df.to_string())
이 코드는 데이터프레임을 문자열로 변환하여 출력합니다. 이때 모든 열 이름이 포함됩니다.
df.head(n) 사용:
print(df.head(n))
이 코드는 데이터프레임의 상위 n개 행을 출력합니다. n 값을 충분히 크게 설정하면 모든 열 이름을 표시할 수 있습니다.
Jupyter Notebook 사용:
Jupyter Notebook에서 df
를 입력하면 모든 열 이름이 표시됩니다.
예시:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]})
# 방법 1
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)
# 방법 2
print(df.columns)
# 방법 3
print(df.to_string())
# 방법 4
print(df.head(10))
# 방법 5
# Jupyter Notebook에서 df를 입력
결과:
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 A 3 non-null int64
1 B 3 non-null int64
2 C 3 non-null int64
3 D 3 non-null int64
4 E 3 non-null int64
dtypes: int64(5)
memory usage: 176.0 bytes
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
참고:
pd.set_option
으로 설정한 옵션은 다른 코드를 실행할 때까지 유지됩니다.df.to_string
으로 출력된 문자열은 복사하여 다른 프로그램에 붙여넣을 수 있습니다.
예제 코드
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]})
# 방법 1: pd.set_option 사용
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)
# 방법 2: df.columns 속성 사용
print(df.columns)
# 방법 3: df.to_string 사용
print(df.to_string())
# 방법 4: df.head(n) 사용
print(df.head(10))
# 방법 5: Jupyter Notebook 사용
# Jupyter Notebook에서 df를 입력
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 A 3 non-null int64
1 B 3 non-null int64
2 C 3 non-null int64
3 D 3 non-null int64
4 E 3 non-null int64
dtypes: int64(5)
memory usage: 176.0 bytes
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
대체 방법
df.info() 사용:
df.info()
이 코드는 데이터프레임에 대한 요약 정보를 출력합니다. 여기에는 열 이름 목록도 포함됩니다.
for 루프 사용:
for col in df.columns:
print(col)
list comprehension 사용:
column_names = [col for col in df.columns]
print(column_names)
np.array 사용:
column_names = np.array(df.columns)
print(column_names)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]})
# 방법 1: df.info() 사용
df.info()
# 방법 2: for 루프 사용
for col in df.columns:
print(col)
# 방법 3: list comprehension 사용
column_names = [col for col in df.columns]
print(column_names)
# 방법 4: np.array 사용
column_names = np.array(df.columns)
print(column_names)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 A 3 non-null int64
1 B 3 non-null int64
2 C 3 non-null int64
3 D 3 non-null int64
4 E 3 non-null int64
dtypes: int64(5)
memory usage: 176.0 bytes
A
B
C
D
E
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
['A' 'B' 'C' 'D' 'E']
df.info()
는 데이터프레임에 대한 다른 유용한 정보도 출력합니다.for
루프,list comprehension
,np.array
를 사용하는 방법은 더 많은 flexibility를 제공합니다.
python pandas dataframe