显示与data.info所有信息（）在Python

我将显示其中包含与。信息（超过100列）从熊猫我的数据帧的所有信息，但它不会：显示与data.info所有信息（）在Python

data_train.info() 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 85529 entries, 0 to 85528 
Columns: 110 entries, ID to TARGET 
dtypes: float64(40), int64(19), object(51) 
memory usage: 71.8+ MB

我想它会显示这样的：

data_train.info() 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 10886 entries, 0 to 10885 
Data columns (total 12 columns): 
datetime  10886 non-null object 
season  10886 non-null int64 
holiday  10886 non-null int64 
workingday 10886 non-null int64 
weather  10886 non-null int64 
temp   10886 non-null float64 
atemp   10886 non-null float64 
humidity  10886 non-null int64 
windspeed  10886 non-null float64 
casual  10886 non-null int64 
registered 10886 non-null int64 
count   10886 non-null int64 
dtypes: float64(3), int64(8), object(1) 
memory usage: 1020.6+ KB

但问题似乎是高数列从我以前的数据帧。

有没有办法解决呢？

谢谢。

@詹姆斯

它的工作原理，但它并没有显示，如果有非空值（NAN）

data_train.info(verbose=True) 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 85529 entries, 0 to 85528 
Data columns (total 110 columns): 
ID   int64 
COD_INSEE float64 
COD_IRIS  float64 
C1   object 
C2   object 
C3   object 
C4   object 
C5   int64 
C6   int64 
C7   int64 
C8   object 
C9   object 
C10   int64 
C11   int64 
C12   object 
C13   object 
C14   object 
C15   int64 
C16   int64 
C17   int64 
C18   int64 
C19   int64 
S1   float64 
S2   int64 
S3   object 
S4   object 
S5   object 
S6   object 
S7   object 
S8   int64 
S9   int64 
S10   int64 
S11   int64 
S12   int64 
Q1   object 
Q2   object 
Q3   object 
Q4   float64 
Q5   int64 
Q6   float64 
Q7   object 
Q8   float64 
Q9   float64 
Q10   object 
Q11   object 
Q12   object 
Q13   float64 
Q14   float64 
Q15   float64 
Q16   object 
Q17   float64 
Q18   float64 
Q19   float64 
Q20   float64 
Q21   float64 
Q22   float64 
Q23   float64 
Q24   float64 
Q25   float64 
Q26   float64 
Q27   float64 
Q28   object 
Q29   object 
Q30   float64 
Q31   float64 
Q32   object 
Q33   float64 
Q34   object 
Q35   float64 
Q36   object 
Q37   float64 
Q38   float64 
Q39   object 
Q40   float64 
Q41   float64 
Q42   float64 
Q43   float64 
Q44   float64 
Q45   float64 
Q46   float64 
Q47   float64 
Q48   float64 
Q49   float64 
Q50   float64 
Q51   float64 
Q52   float64 
Q53   object 
Q54   object 
Q55   object 
Q56   object 
Q57   object 
Q58   object 
Q59   object 
Q60   object 
Q61   object 
Q62   object 
Q63   object 
Q64   object 
Q65   object 
Q66   object 
Q67   object 
Q68   object 
Q69   object 
Q70   object 
Q71   object 
Q72   object 
Q73   object 
Q74   object 
Q75   object 
TARGET  int64 
dtypes: float64(40), int64(19), object(51) 
memory usage: 71.8+ MB

来源

2017-04-15 brad_curtis

您需要为此传递'null_counts = True'。我编辑过詹姆斯的帖子。 – ayhan

您可以通过可选的参数verbose=True和null_counts=True到.info()方法输出信息所有列

data_train.info(verbose=True, null_counts=True)

来源

2017-04-15 15:11:54 James

显示与data.info所有信息（）在Python

回答

相关问题