[판다스, pandas] 생략된 열을 모든 열(column)이 표시되도록 설정

간혹 데이터프레임의 열이 많을 때, 아래와 같이 ···으로 일부 열이 생략이되서 나온다.

	상가업소번호	상호명	지점명	상권업종대분류코드	상권업종대분류명	상권업종중분류코드	상권업종중분류명	상권업종소분류코드	상권업종소분류명	표준산업분류코드	...	건물관리번호	건물명	도로명주소	구우편번호	신우편번호	동정보	층정보	호정보	경도	위도
0	17163092	도전최강달인왕만두	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	...	1174010200102170000018014	고덕그라시움	서울특별시 강동구 고덕로 333	134082	5224.0	NaN	NaN	NaN	127.159471	37.556197
1	17120456	이때	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	...	1144012400103900067027687	NaN	서울특별시 마포구 동교로38안길 7	121867	3982.0	NaN	NaN	NaN	126.924660	37.562176
2	17175350	L.A.D	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	...	1144012000103950112010755	NaN	서울특별시 마포구 잔다리로3안길 23	121840	4043.0	NaN	NaN	NaN	126.919845	37.550689
3	17175311	제이씨에스푸드	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	...	1162010200101180033018722	NaN	서울특별시 관악구 신림로14길 3	151856	8839.0	NaN	NaN	NaN	126.937790	37.471190
4	22767534	BYC상신점	상신점	D	소매	D05	의복의류	D05A07	셔츠/내의/속옷	NaN	...	1171011300100360000022458	성암빌딩	서울특별시 송파구 오금로 527	138110	5768.0	NaN	1	NaN	127.147321	37.493054
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
346572	17222727	현대기림	NaN	D	소매	D10	건강/미용식품	D10A04	건강식품판매	G47216	...	1120011400102760017009013	NaN	서울특별시 성동구 뚝섬로 366-72	133819	4775.0	NaN	NaN	NaN	127.051154	37.539464
346573	17222723	본현대미아점	NaN	D	소매	D10	건강/미용식품	D10A04	건강식품판매	G47216	...	1129013400100200001025204	현대백화점미아점	서울특별시 성북구 동소문로 315	136719	2730.0	NaN	5	NaN	127.028726	37.608392
346574	17219564	오피스알파	약장수	D	소매	D10	건강/미용식품	D10A04	건강식품판매	G47216	...	1130510300100360037035171	NaN	서울특별시 강북구 노해로17길 62-1	142872	1075.0	NaN	NaN	101	127.018733	37.640485
346575	17219761	앤클라인뉴욕핸드백	NaN	D	소매	D06	가방/신발/액세서리	D06A10	가방/가죽제품소매	G47430	...	1153010200105730000020642	NC백화점	서울특별시 구로구 구로중앙로 152	152715	8292.0	NaN	1	NaN	126.882409	37.501378
346576	17207617	피움테라피	NaN	F	생활서비스	F01	이/미용/건강	F01A03	비만/피부관리	NaN	...	1135010600105040001010530	중계그린아파트	서울특별시 노원구 섬밭로 285	139863	1773.0	NaN	NaN	207	127.062556	37.640913

346577 rows × 39 columns

 

이럴 때, pd.options.display.max_columns = len(데이터프레임이름.columns)을 입력하면 열이 생략되지 않고 전부 나오게 된다.

# 모든 컬럼이 표시되도록 max_columns의 수를 지정
pd.options.display.max_columns = len(seoul.columns)

 

pd.options.display.max_columns = len(seoul.columns)을 입력하면 다음과 같이 열이 생략되지 않고 다 나오게 된다.

(여기서 데이터 프레임 이름은 seoul)

seoul.head(5)

	상가업소번호	상호명	지점명	상권업종대분류코드	상권업종대분류명	상권업종중분류코드	상권업종중분류명	상권업종소분류코드	상권업종소분류명	표준산업분류코드	표준산업분류명	시도코드	시도명	시군구코드	시군구명	행정동코드	행정동명	법정동코드	법정동명	지번코드	대지구분코드	대지구분명	지번본번지	지번부번지	지번주소	도로명코드	도로명	건물본번지	건물부번지	건물관리번호	건물명	도로명주소	구우편번호	신우편번호	동정보	층정보	호정보	경도	위도
0	17163092	도전최강달인왕만두	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	한식 음식점업	11	서울특별시	11740	강동구	1174056000	고덕2동	1174010200	고덕동	1174010200206930000	1	대지	693	NaN	서울특별시 강동구 고덕동 693	117403124001	서울특별시 강동구 고덕로	333	NaN	1174010200102170000018014	고덕그라시움	서울특별시 강동구 고덕로 333	134082	5224.0	NaN	NaN	NaN	127.159471	37.556197
1	17120456	이때	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	한식 음식점업	11	서울특별시	11440	마포구	1144071000	연남동	1144012400	연남동	1144012400203900067	1	대지	390	67.0	서울특별시 마포구 연남동 390-67	114404139119	서울특별시 마포구 동교로38안길	7	NaN	1144012400103900067027687	NaN	서울특별시 마포구 동교로38안길 7	121867	3982.0	NaN	NaN	NaN	126.924660	37.562176
2	17175350	L.A.D	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	한식 음식점업	11	서울특별시	11440	마포구	1144066000	서교동	1144012000	서교동	1144012000203950112	1	대지	395	112.0	서울특별시 마포구 서교동 395-112	114404139571	서울특별시 마포구 잔다리로3안길	23	NaN	1144012000103950112010755	NaN	서울특별시 마포구 잔다리로3안길 23	121840	4043.0	NaN	NaN	NaN	126.919845	37.550689
3	17175311	제이씨에스푸드	NaN	Q	음식	Q01	한식	Q01A01	한식/백반/한정식	I56111	한식 음식점업	11	서울특별시	11620	관악구	1162066500	서림동	1162010200	신림동	1162010200201180033	1	대지	118	33.0	서울특별시 관악구 신림동 118-33	116204160502	서울특별시 관악구 신림로14길	3	NaN	1162010200101180033018722	NaN	서울특별시 관악구 신림로14길 3	151856	8839.0	NaN	NaN	NaN	126.937790	37.471190
4	22767534	BYC상신점	상신점	D	소매	D05	의복의류	D05A07	셔츠/내의/속옷	NaN	NaN	11	서울특별시	11710	송파구	1171053200	거여2동	1171011300	거여동	1171011300200360000	1	대지	36	NaN	서울특별시 송파구 거여동 36	117103123014	서울특별시 송파구 오금로	527	NaN	1171011300100360000022458	성암빌딩	서울특별시 송파구 오금로 527	138110	5768.0	NaN	1	NaN	127.147321	37.493054