含184列的DataFrame如何输出带NA计数的完整df.info()结果？

你之前调整的pd.set_option('display.*')系列参数，仅作用于普通DataFrame内容（如df.head()、df.sample()等场景）的打印规则，完全不影响df.info()的输出逻辑。
参考问题中提到的扩展列显示的配置，本质是调整全局展示的列数、行数、宽度阈值，这套配置和df.info()的输出逻辑是完全独立的两套体系，互不通气。
df.info()有内置的自动折叠机制：当DataFrame列数超过默认阈值时，会自动跳过渡列的明细展示，只输出类信息、总行数、总列数、类型分布、内存占用这类整体汇总，因此你之前的调整没有达到预期效果。

df.info()自带专属控制参数，直接传入对应值即可拿到逐列的NA统计明细，无需依赖全局display设置：

• verbose=True：强制逐列输出所有列的基础信息，不会因为列数多而自动折叠为整体汇总
• null_counts=True：为每一列单独计算并输出空值（NA）的总数量

示例调用代码：

# 输出全部184列对应的列名、非空值数量、NA计数、数据类型
df.info(verbose=True, null_counts=True)

如果输出内容过长导致终端显示截断，可以将结果导出为本地文本文件留存查看：

# 把完整的info结果写入本地文件，避免终端输出折损
with open("df_full_info.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    df.info(verbose=True, null_counts=True, buf=f)

注：pandas 1.4.0及以上版本中，null_counts参数已并入verbose的默认逻辑，只要传入verbose=True就会自动计算并展示各列的NA计数，无需单独传递该参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ouakrat