显示 pandas 中的所有列 - Python

Pandas 是 Python 的一个数据分析库，常用于数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。在 Pandas 中，DataFrame 是一种二维的表格型数据结构，每一条记录是一行，每一列是一个数据字段。在处理 DataFrame 数据时，有时需要查看所有的列，下面介绍几种方法。

方法一：使用 DataFrame.columns 属性

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 数据
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看所有列
print(df.columns)

运行结果：

Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

注：DataFrame.columns 返回的是 Index 对象，可以通过 Index.tolist() 方法将其转换为列表对象。

方法二：使用 DataFrame.info() 方法

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 数据
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看所有列
print(df.info())

运行结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   A       3 non-null      int64
 1   B       3 non-null      int64
 2   C       3 non-null      int64
dtypes: int64(3)
memory usage: 200.0 bytes
None

注：DataFrame.info() 方法在查看所有列的同时，还可以显示 DataFrame 中的基本信息，如行数、列数、每列的字段名、非空数据数、每列的数据类型等。

方法三：使用 DataFrame.head() 方法

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 数据
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看所有列
print(df.head(0))

运行结果：

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C]
Index: []

注：DataFrame.head() 方法默认会显示前五行的数据，当参数为 0 时，可以只显示字段名。