在Pandas DataFrame的字符串中漂亮地打印换行符

Question

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)

Answer 1

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 ：）