我有一个numpy数组，为简单起见，它为空。 尺寸为8x12。我定义了行标题和列标题。
column = [_ for _ in 'ABCDEFGH']
row = list(range(12, 0, -1))
self.board = np.full((12, 8, '||')
dataframe = pd.DataFrame(self.board, index=row, columns=column)
它看起来像这样：
A B C D E F G H
12 || || || || || || || ||
11 || || || || || || || ||
10 || || || || || || || ||
9 || || || || || || || ||
8 || || || || || || || ||
7 || || || || || || || ||
6 || || || || || || || ||
5 || || || || || || || ||
4 || || || || || || || ||
3 || || || || || || || ||
2 || || || || || || || ||
1 || || || || || || || ||
我想知道是否可以将列放在底部而不是顶部吗？
答案 0 :(得分：0)
如果您对import java.util.Scanner;
public class RecursiveKnapsack {
static double max(double a, double b) {
if (a > b)
return a;
else return b;
}
public static double m (int i, double weightLimit, double [] w) {
if(i <= 0 || weightLimit == 0)
return 0;
else if (w[i] > weightLimit)
return m(i-1,weightLimit,w);
else return max(m(i-1, weightLimit, w),w[i] + m(i-1, weightLimit-w[i], w));
}
public static void main (String[]args) {
Scanner input = new Scanner(System.in);
//NumberofItems
System.out.println("Enter the number of items: ");
int i = input.nextInt();
//Weight of Items
System.out.println("Enter the weights for each item: ");
double[] w = new double[i];
//Inserting input in array
for (int x=0; x < i; x++){
w[x] = input.nextDouble();
}
//Limit
System.out.println("Enter the weight limit for the bag: ");
double weightLimit = input.nextDouble();
System.out.println("The maximum weight of the items placed in the bag is " + m(i,weightLimit,w));
}
}
数据帧的等宽输出感兴趣，则可能要签出tabulate。
虽然它不支持页脚，但它可以很好地与pandas数据帧一起使用。
pandas答案 1 :(得分：0)
我一直在寻找相同问题的答案，这就是为什么我找到了您的问题。
我知道此回复要晚25天，但这是我对StackOverflow（或与此有关的任何网站）的第一个回复，所以我还是这样做。
另外，也许将来会有其他人需要答案。我希望这有帮助。
我是新手，所以很高兴收到关于我的回应的指针/批评（无论大小）。
为了重新创建df模型，我必须在代码中修复一些括号，并且
摆脱“自我”作为变量b / c的一部分，这对我产生了错误。
另外，我添加了sort_index（）来根据需要反向索引。
import numpy as np
import pandas as pd
column = [_ for _ in 'ABCDEFGH']
row = range(12, 0, -1)
# board = np.full((12, 8), 7) # to test dtype changes
board = np.full((12, 8), '||')
df0 = pd.DataFrame(board, index=row,
columns=column).sort_index(ascending=False)
手动创建字典，其中键=列。值和值=相同名称的字符串。
footer = {'A':'A', 'B':'B', 'C':'C', 'D':'D', 'E':'E', 'F':'F', 'G':'G', 'H':'H'}
或者让python为您做
keys = list(df0.columns.values)
values = list(df0.columns.values)
footer = dict(zip(keys, values))
在df0后面加上字典。
df1 = df0.append(footer, ignore_index=True)
有页脚但没有反向索引。
错误“如果ignore_index = True或系列具有名称，则只能追加系列”，这就是为什么索引不被反转的原因。
因此，这对于不需要反向索引的其他人可能有用。
这是显示棒球数据的页眉和页脚所需要的。
df2 = df0.append(pd.Series((pd.Series(footer)), name='Footer')) # Change 'Footer' to any text
必须将页脚放入嵌套的pd.Series（）并添加名称以纠正上述错误。
没有嵌套，您将收到以下错误：“ append（）得到了意外的关键字参数'name'”
df3 = df0.append(pd.Series((pd.Series(footer)), name='')) # Same as df2 but blank name
df0与您的模型数据帧匹配。 df1是无标题页脚但索引升序的解决方案。 df2是带有标题页脚和正确索引的解决方案。 df3是无标题页脚和正确索引的解决方案。
以上所有内容都包含页眉和页脚，OP只需要页脚。因此，我在下面找到了此以完成任务：
Pandas - delete column name
df4 = df3
df4.columns = [''] * len(df4.columns)
print(df4) # OP's solution
将一系列字符串添加到现有DF列会将所有dtypes转换为对象。
我认为，如果您需要对列进行计算，那么这里的解决方法是对df0的列进行计算，而不是 df4的文件，将它们存储在所需的位置，然后将其放入df4，以显示带有新数据的df4。
我希望有帮助。
答案 2 :(得分：0)
好吧，这有点小技巧，但出于显示目的，这是一种以保持宽度的方式将列名放在输出底部的非常快速的方法：
dataframe = dataframe.append(pd.Series(name='col'))
dataframe.iloc[ len(dataframe) - 1 ] = dataframe.columns
显然，最后一行仅用于显示目的：
A B C D E F G H
12 || || || || || || || ||
11 || || || || || || || ||
10 || || || || || || || ||
9 || || || || || || || ||
8 || || || || || || || ||
7 || || || || || || || ||
6 || || || || || || || ||
5 || || || || || || || ||
4 || || || || || || || ||
3 || || || || || || || ||
2 || || || || || || || ||
1 || || || || || || || ||
col A B C D E F G H