Python dataframe print all columns

Как показать все столбцы фрейма данных Pandas

По умолчанию записные книжки Jupyter отображают только 20 столбцов кадра данных pandas.

Вы можете легко заставить записную книжку отображать все столбцы, используя следующий синтаксис:

pd.set_option('max_columns', None) 

Вы также можете использовать следующий синтаксис для отображения всех имен столбцов в DataFrame:

Наконец, вы можете сбросить настройки по умолчанию в блокноте Jupyter, чтобы отображались только 20 столбцов, используя следующий синтаксис:

pd.reset_option('max_columns') 

В следующем примере показано, как использовать эти функции на практике.

Пример: Показать все столбцы в Pandas DataFrame

Предположим, мы создаем кадр данных pandas с 5 строками и 30 столбцами.

Если мы попытаемся отобразить DataFrame в блокноте Jupyter, будет показано всего 20 столбцов:

import pandas as pd import numpy as np #create dataFrame with 5 rows and 30 columns df = pd.DataFrame(index=np.arange (5), columns=np.arange (30)) #view dataFrame df 

Чтобы отобразить все столбцы, мы можем использовать следующий синтаксис:

#specify that all columns should be shown pd.set_option('max_columns', None) #view DataFrame df 

Обратите внимание, что теперь в записной книжке отображаются все 30 столбцов.

Мы также можем использовать следующий синтаксис, чтобы просто отобразить все имена столбцов в DataFrame:

print(df.columns.tolist ()) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29] 

Чтобы сбросить настройки по умолчанию и отображать не более 20 столбцов, мы можем использовать следующий синтаксис:

pd.reset_option('max_columns') 

Как показать все строки в Pandas DataFrame

Если вы хотите показать каждую строку в кадре данных pandas, вы можете использовать следующий синтаксис:

pd.set_option('max_rows', None) 

Вы также можете указать максимальное количество строк для отображения в кадре данных pandas. Например, вы можете указать, что должно отображаться не более 10 строк:

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции с пандами DataFrames:

Источник

print entire dataframe panda – Python Pandas: How to display full Dataframe i.e. print all rows & columns without truncation

Print entire dataframe pandas: In this tutorial, we will discuss the different methods to display or print full Data frame i.e. print all rows & columns without truncation. So, get into this page and learn completely about Pandas display full data frame in python i.e. how to print all rows & columns without truncation. Also, you can get a clear idea of how to display full data frame from here. Pandas will be displayed column in the full data frame. And also include pandas print without truncation, python print data frame without truncation, pandas print data frame without truncation, display full data frame pandas, pandas print column without truncating, pandas dataframe print without truncation etc…

Display Full Contents of a Dataframe

Pandas show all rows: Pandas implement an operating system to customize the behavior & display similar stuff. By applying this benefits module we can configure the display to show the complete dataframe rather than a truncated one. A function set_option() is provided in pandas to set this kind of option,

pandas.set_option(pat, value)

It sets the value of the defined option. Let’s use this to display the full contents of a dataframe.

Setting to display All rows of Dataframe

Print all columns pandas: In pandas when we print a dataframe, it displays at max_rows number of rows. If we have more rows, then it truncates the rows.

pandas.options.display.max_rows

This option outlines the maximum number of rows that pandas will present while printing a dataframe. The default value of max_rows is 10.

In case, it is set to ‘None‘ then it implies unlimited i.e. pandas will display all the rows in the dataframe. Let’s set it to None while printing the contents of above-created dataframe empDfObj,

# Default value of display.max_rows is 10 i.e. at max 10 rows will be printed. # Set it None to display all rows in the dataframe pd.set_option('display.max_rows', None)

Let’s examine the contents of the dataframe again,

A B . Z AA 0 jack 34 . 122 111 1 Riti 31 . 222 211 2 Aadi 16 . 322 311 3 Sunil 41 . 422 411 4 Veena 33 . 522 511 5 Shaunak 35 . 622 611 6 Shaun 35 . 722 711 7 jack 34 . 122 111 8 Riti 31 . 222 211 9 Aadi 16 . 322 311 10 Sunil 41 . 422 411 11 Veena 33 . 522 511 12 Shaunak 35 . 622 611 13 Shaun 35 . 722 711 14 jack 34 . 122 111 15 Riti 31 . 222 211 16 Aadi 16 . 322 311 17 Sunil 41 . 422 411 18 Veena 33 . 522 511 19 Shaunak 35 . 622 611 20 Shaun 35 . 722 711 21 jack 34 . 122 111 22 Riti 31 . 222 211 23 Aadi 16 . 322 311 24 Sunil 41 . 422 411 25 Veena 33 . 522 511 26 Shaunak 35 . 622 611 27 Shaun 35 . 722 711 28 jack 34 . 122 111 29 Riti 31 . 222 211 30 Aadi 16 . 322 311 31 Sunil 41 . 422 411 32 Veena 33 . 522 511 33 Shaunak 35 . 622 611 34 Shaun 35 . 722 711 35 jack 34 . 122 111 36 Riti 31 . 222 211 37 Aadi 16 . 322 311 38 Sunil 41 . 422 411 39 Veena 33 . 522 511 40 Shaunak 35 . 622 611 41 Shaun 35 . 722 711 42 jack 34 . 122 111 43 Riti 31 . 222 211 44 Aadi 16 . 322 311 45 Sunil 41 . 422 411 46 Veena 33 . 522 511 47 Shaunak 35 . 622 611 48 Shaun 35 . 722 711 49 jack 34 . 122 111 50 Riti 31 . 222 211 51 Aadi 16 . 322 311 52 Sunil 41 . 422 411 53 Veena 33 . 522 511 54 Shaunak 35 . 622 611 55 Shaun 35 . 722 711 56 jack 34 . 122 111 57 Riti 31 . 222 211 58 Aadi 16 . 322 311 59 Sunil 41 . 422 411 60 Veena 33 . 522 511 61 Shaunak 35 . 622 611 62 Shaun 35 . 722 711 [63 rows x 27 columns]

How to print an entire Pandas DataFrame in Python?

Pandas print dataframe: When we use a print large number of a dataset then it truncates. In this article, we are going to see how to print the entire pandas Dataframe or Series without Truncation or print pandas dataframe without truncation or print df without truncating.

The complete data frame is not printed when the length exceeds.

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd # Loading irirs dataset data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data,columns = data.feature_names) print(df)

By default our complete contents of out dataframe are not printed, output got truncated. It printed only 10 rows all the remaining data is truncated. Now, what if we want to print the full dataframe without any truncation.

Four Methods to Print the entire pandas Dataframe

1. Use to_string() Method
2. Use pd.option_context() Method
3. Use pd.set_options() Method
4. Use pd.to_markdown() Method

1. Using to_string()

Pandas print all columns: This is a very simple method. That is why it is not used for large files because it converts the entire data frame into a string object. But this works very well for data frames for size in the order of thousands.

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns = data.feature_names) # Convert the whole dataframe as a string and display print(df.to_string())

So in the above example, you have seen it printed all columns without any truncation.

2. Using pd.option_context()

Pandas print row: option_context() and set_option() both methods are identical but there is only one difference that is one changes the settings and the other do it only within the context manager scope.

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns = data.feature_names) with pd.option_context('display.max_rows', None,'display.max_columns', None, 'display.precision', 3, ): print(df)

In the above example, we are used ‘display.max_rows‘ but by default its value is 10 & if the dataframe has more rows it will truncate. So it will not be truncated we used None so all the rows are displayed.

3. Using pd.set_option()

Python show all columns: This method is similar to pd.option_context() method and takes the same parameters. pd.reset_option(‘all’) used to reset all the changes.

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns = data.feature_names) # Permanently changes the pandas settings pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.width', None) pd.set_option('display.max_colwidth', -1) # All dataframes hereafter reflect these changes. print(df) print('**RESET_OPTIONS**') # Resets the options pd.reset_option('all') print(df)

**RESET_OPTIONS** : boolean use_inf_as_null had been deprecated and will be removed in a future version. Use `use_inf_as_na` instead.

4. Using to_markdown()

Print dataframe: This method is similar to the to_string() method as it also converts the data frame to a string object and also adds styling & formatting to it.

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # Converts the dataframe into str object with fromatting print(df.to_markdown())

Output:

Want to expert in the python programming language? Exploring Python Data Analysis using Pandas tutorial changes your knowledge from basic to advance level in python concepts.

Answer these:

1. How to print entire dataframe in python
2. How to print pandas dataframe without truncation
3. How to display full dataframe in pandas
4. How to view full dataframe in python
5. How to see the whole dataframe in python

Read more Articles on Python Data Analysis Using Pandas

Источник