Question

运行一些命令后，我有一个pandas数据帧，例如：

>>> print df
   B  A
1  2  1
2  3  2
3  4  3
4  5  4

我想将其打印出来，以便生成可以重新创建它的简单代码，例如：

DataFrame([[2,1],[3,2],[4,3],[5,4]],columns=['B','A'],index=[1,2,3,4])

我尝试拉出三个部分（数据，列和行）：

[[e for e in row] for row in df.iterrows()]
[c for c in df.columns]
[r for r in df.index]

但第一行失败，因为e不是值，而是Series。

是否有预构建命令来执行此操作，如果没有，我该如何操作？感谢。

Answer 1

您可以通过调用df.values：

以数组格式获取数据框的值

df = pd.DataFrame([[2,1],[3,2],[4,3],[5,4]],columns=['B','A'],index=[1,2,3,4])
arrays = df.values
cols = df.columns
index = df.index
df2 = pd.DataFrame(arrays, columns = cols, index = index)

Answer 2

基于@Woody Pride的方法，这是我正在使用的完整解决方案。它处理分层索引和索引名称。

from types import MethodType
from pandas import DataFrame, MultiIndex

def _gencmd(df, pandas_as='pd'):
    """
    With this addition to DataFrame's methods, you can use:
        df.command()
    to get the command required to regenerate the dataframe df.
    """
    if pandas_as:
        pandas_as += '.'
    index_cmd = df.index.__class__.__name__
    if type(df.index)==MultiIndex:
        index_cmd += '.from_tuples({0}, names={1})'.format([i for i in df.index], df.index.names)
    else:
        index_cmd += "({0}, name='{1}')".format([i for i in df.index], df.index.name)
    return 'DataFrame({0}, index={1}{2}, columns={3})'.format([[xx for xx in x] for x in df.values],
                                                                pandas_as,
                                                                index_cmd,
                                                                [c for c in df.columns])


DataFrame.command = MethodType(_gencmd, None, DataFrame)

到目前为止，我只对几个案例进行了测试，并希望得到更通用的解决方案。

给定一个pandas数据帧，是否有一种简单的方法可以打印出一个命令来生成它？

2 个答案: