在Pandas DataFrame的字符串中漂亮地打印换行符

我有一个Pandas DataFrame,其中的一列中包含字符串元素,而这些字符串元素包含我想实际打印的新行。但是它们只是出现\n在输出中。

也就是说,我要打印此:

  pos     bidder

0 1

1 2

2 3 <- alice

<- bob

3 4

但这就是我得到的:

  pos            bidder

0 1

1 2

2 3 <- alice\n<- bob

3 4

我该如何完成我想要的?我可以使用DataFrame,还是必须恢复为手动打印填充的列一次一次?

这是我到目前为止的内容:

n = 4

output = pd.DataFrame({

'pos': range(1, n+1),

'bidder': [''] * n

})

bids = {'alice': 3, 'bob': 3}

used_pos = []

for bidder, pos in bids.items():

if pos in used_pos:

arrow = output.ix[pos, 'bidder']

output.ix[pos, 'bidder'] = arrow + "\n<- %s" % bidder

else:

output.ix[pos, 'bidder'] = "<- %s" % bidder

print(output)

回答:

从pandas.DataFrame文档中:

具有标注轴(行和列)的二维大小可变的,可能是异构的表格数据结构。算术运算在行和列标签上对齐。可以认为是Series对象的类似dict的容器。大熊猫主要数据结构

因此,没有索引就不能有一行。换行符“ \ n”在DataFrame中不起作用。

您可以用空值覆盖“ pos”,然后在下一行输出下一个“ bidder”。但是,每次这样做时,index和’pos’都会被抵消。喜欢:

  pos    bidder

0 1

1 2

2 3 <- alice

3 <- bob

4 5

因此,如果一个名为“ frank”的竞标者的价值为4,它将覆盖“

bob”。当您添加更多时,这会引起问题。可能可以使用DataFrame并编写代码来解决此问题,但可能值得研究其他解决方案。

这是产生上面输出结构的代码。

import pandas as pd

n = 5

output = pd.DataFrame({'pos': range(1, n + 1),

'bidder': [''] * n},

columns=['pos', 'bidder'])

bids = {'alice': 3, 'bob': 3}

used_pos = []

for bidder, pos in bids.items():

if pos in used_pos:

output.ix[pos, 'bidder'] = "<- %s" % bidder

output.ix[pos, 'pos'] = ''

else:

output.ix[pos - 1, 'bidder'] = "<- %s" % bidder

used_pos.append(pos)

print(output)

编辑:

另一个选择是重组数据和输出。您可以将pos作为列,并为数据中的每个键/人创建一个新行。在下面的代码示例中,它打印出NaN值替换为空字符串的DataFrame。

import pandas as pd

data = {'johnny\nnewline': 2, 'alice': 3, 'bob': 3,

'frank': 4, 'lisa': 1, 'tom': 8}

n = range(1, max(data.values()) + 1)

# Create DataFrame with columns = pos

output = pd.DataFrame(columns=n, index=[])

# Populate DataFrame with rows

for index, (bidder, pos) in enumerate(data.items()):

output.loc[index, pos] = bidder

# Print the DataFrame and remove NaN to make it easier to read.

print(output.fillna(''))

# Fetch and print every element in column 2

for index in range(1, 5):

print(output.loc[index, 2])

但是,这取决于您要如何处理数据。祝好运 :)

以上是 在Pandas DataFrame的字符串中漂亮地打印换行符 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/419107.html

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