道歉，如果这是一个重复的问题，我不知道如何说出我的问题，我无法找到我正在寻找的确切内容。我对python和编程有点新意。基本上，我有一个大型数据集，我试图按照每个主题（1到3）分组成行形式。它看起来像这样：
1 2 3 I
A A A 1
T T T 1
C C C 1
...
C C A 2
T T T 2
C C C 2
...
A A A 3
G G C 3
C C C 3
...
除了我的数据表更大。我用python将这个表加载到pandas中，使用了以下内容：
grouped=dataframe.groupby('I')
testframe=[]
testframe.append(grouped[person].values)
test_data=DataFrame(testframe)
我得到了一些看起来像我期望的东西，但当我将其打印成CSV时，它只会打印出来：
['G', 'T', 'T', ..., 'T', 'G', 'C']
如何让它打印所有值而不仅仅是一个子集？有没有更好的方法来实现我正在做的事情。整体输出是正确的，我只需要每个元素，而不是这个缩短版本。我怎样才能做到这一点？
-edit-为我的意思增加清晰度..
例如：
len(test_data[0]['SomeGeneID'])
output: 2571 and prints the truncated list
len(test_data[0]['DifferentgeneID'])
output: 879 and prints entire list
我想我的问题是为什么会发生这种情况，我怎样才能阻止它，是否有更好的方法来实现我的目标而不是熊猫？
答案 0 :(得分：0)
对于0.12代码有效，而grouped[person].values是一个系列，其索引来自dataframe['I']个不同的值和dataframe[person]个对应项的数组。
结果数据帧然后包含一列数据类型对象，它存储在带有表示的csv中，省略了长数组。
首先，您的结果数据帧通常不能是正确的csv，因为不同的行可能具有不同的长度。如果组的长度不超过l，您可以尝试pd.DataFrame(map(list, grouped[person].values))之类的内容，使其成为包含l列的DataFrame，其中None代表缺少值（更短）行）。