Question

我试图创建一个表（在LaTex中打印），其中包含给定DataFrame的所有不同值：

$job = Start-Job { # Do stuff }
$job.StopJob()

我有以下错误消息：

dfDiff = pd.DataFrame(columns=df2.columns)
for col in df2:
    dfDiff[col]=(df2[col].unique())

有更好的方法吗？

Answer 1

好的，您的目标似乎是让第二个DataFrame具有相同的列数和名称，其中每列包含初始DataFrame的唯一值。我不知道这是否是最佳方式，所以我会告诉你我是如何按照你的方式做的，然后提出另一种方法来很好地打印它。

如上所述，您获得的错误是因为您尝试使用不同长度的列创建DataFrame。如果您在＆＃34;空＆＃34;中使用NaN值，那么您可以通过一些操作来完成此操作。细胞。我会像这样接近它：

获取列名称，并将其保存在列表中。
创建一个列表，将df2的每列中的唯一值保存为新系列。
遍历每个列名称，存储每个列的新系列的唯一值
找出哪个列最长，并根据列数和最长的唯一值列表创建一个空的（用NaNs填充）DataFrame。

最后，将NaN值替换为实际值，然后打印DF。

import pandas as pd

colNames = df2.columns.tolist()
uniqueValsList = []                    

for each in colNames:
    uniqueVals = list(df2[each].unique())
    uniqueValsList.append(pd.Series(data=uniqueVals,name=each))

maxlen = 0
for each in uniqueValsList:
    if len(each) > maxlen:
        maxlen = len(each)

fillerData = np.empty((maxlen,len(colNames),))
dfDiff = pd.DataFrame(columns=colNames,data=fillerData)

for i in range(len(uniqueValsList)):
    dfDiff[colNames[i]] = uniqueValsList[i]
dfDiff

这将允许您使用您的唯一值打印出DF，但是对于所有NaN值，它看起来很奇怪。我建议使用HTML和tabulate模块，就像this answer一样。例如：

    from IPython.display import HTML, display
    import tabulate

    listOfLists = []
    for i in range(len(uniqueValsList)):
        thisList = []
        thisList.append(colNames[i])
        for each in uniqueValsList[i].tolist():
            thisList.append(each)
        listOfList.append(thisList)

    display(HTML(tabulate.tabulate(listOfLists, tablefmt='html')

我不熟悉Jupyter笔记本中的LaTeX，所以如果您找到了更好的方法，我有兴趣知道！我尝试弄乱tablefmt电话中的display(HTML())值，但无济于事。

Answer 2

如果输入 = ["cc","ba","aa"，此函数将采用一个填充有多个变量的数组（可能会重复多次）并返回一个只有唯一变量的数组 par example ,"aa","ab","ab"] 输出将是 ["cc","ba","aa","ab"]

> def unique(tu):
>     t=tu
>     i=0
>     while i< len(t) :
>          test=0
>          for j in range(len(tu)):
>              if t[i]==tu[j]:
>                  test+=1
>          if test > 1: 
>            for k in range(test-1)  :
>                  del t[i+k]
>                  i-=1
>          i+=1       
>                 
>     return t

> yy=["bb","ba","aa","aa","aa","ab","ab"] ul=unique(yy)                 
> for i in range(len(ul)):
>     print(ul[i])

pandas创建另一个df的唯一值表

2 个答案: