我的首选方法是pd.Series(reg.coef_,index=df.columns)，然后打印是免费的。而且它更容易与pd.Series工作的其他计算，通过pd.concat的模型比较等。

如果你只想把变量打印在系数旁边，你可以这样写：

df = pd.read_csv('data', sep=";")
reg = linear_model.LinearRegression()

colnames = ["age", "area", "bedrooms"]

reg.fit(df[colnames],df.price)

coefs_map = dict(zip(colnames, reg.coef_))

for k in coefs_map.keys():
    print(f"{k}: {res[k]}")

我相信'\n'.join(col+' coef: '+str(coef) for (col, coef) in zip(df.columns, reg.coef_))可以满足您的要求。但是，我推荐以下代码，因为它提供的输出更容易阅读：

pad_length = 8+max(len(col) for col in df.columns)
output = '\n'.join((col+' coef: ').ljust(pad_length)+str(coef) for 
    (col, coef) in zip(df.columns, reg.coef_))

另外，所有这些都假设你的列名已经是字符串了，如果不是，你应该用str(col)替换col。