Puede que esté fuera de lugar, pero llegué a este hilo con el mismo tipo de problema que encontré. Esta es la respuesta simple si desea ver todo en una lista larga y el índice.

Esto es lo que uso en Spyder:

 print(df.info())

o esto es lo que se necesita en Jupyter:

 df.info()

Puedes hacer esto

 df.info(show_counts=True)

Mostrará todas las columnas. Establecer show_counts en True muestra el recuento de datos not_null .

Lo que funcionó para mí fue lo siguiente:

 pd.options.display.max_seq_items = None

También puede establecerlo en un número entero mayor que su número de columnas.

Tenía muchos nombres de columna duplicados, y una vez que ejecuté

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

Pude ver la lista completa de columnas.

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

En la consola interactiva, es fácil de hacer:

 data_all2.columns.tolist()

O esto dentro de un script:

 print(data_all2.columns.tolist())

Si solo desea ver todas las columnas, puede hacer algo de este tipo como una solución rápida

 cols = data_all2.columns

ahora cols se comportará como una variable iterativa que se puede indexar. por ejemplo

 cols[11:20]

Una solución rápida y sucia sería convertirlo en una cadena

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

haría que todos se imprimieran separados por tabulaciones. Por supuesto, tenga en cuenta que con 102 nombres, todos bastante largos, será un poco difícil de leer.

Para obtener el nombre de todas las columnas, puede iterar sobre data_all2.columns .

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

Obtendrá todos los nombres de las columnas. O puede almacenar todos los nombres de columna en otra variable de lista y luego imprimir la lista.

Puede configurar globalmente las opciones de impresión. Creo que esto debería funcionar:

Método 1:

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

Método 2:

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

Esto le permitirá ver todos los nombres de columna y filas cuando esté haciendo .head() . Ninguno de los nombres de las columnas se truncará.

Si solo desea ver los nombres de las columnas, puede hacerlo:

 print(df.columns.tolist())

Esto hará el truco. Tenga en cuenta el uso de display() en lugar de imprimir.

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

EDITAR:

Se requiere el uso de display porque la configuración de pd.option_context solo se aplica a la display y no a print .

Para obtener todos los nombres de columna de un DataFrame, df_data en este ejemplo, solo necesita usar el comando df_data.columns.values . Esto le mostrará una lista con todos los nombres de columna de su marco de datos

Código:

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

Producción:

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

Sé que es una repetición pero siempre termino copiando pegando y modificando la respuesta de YOLO:

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

puedes probar esto

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

No es una respuesta convencional, pero supongo que podría transponer el marco de datos para mirar las filas en lugar de las columnas. Uso esto porque encuentro que mirar las filas es más 'intuitivo' que mirar las columnas:

 data_all2.T

Esto debería permitirle ver todas las filas. Esta acción no es permanente , solo le permite ver la versión transpuesta del marco de datos.

Si las filas aún están truncadas, simplemente use print(data_all2.T) para ver todo.

La forma más fácil que he encontrado es simplemente

 list(df.columns)

Personalmente, no me gustaría cambiar los globales, no es tan frecuente que quiera ver todos los nombres de las columnas.

La respuesta aceptada hizo que los nombres de mis columnas se envolvieran. Para mostrar todos los nombres de las columnas sin envolver, configure display.max_columns y display.width :

 pandas.set_option('display.max_columns', None) pandas.set_option('display.width', 1000)