Question

我有一个看起来像这样的pandas DataFrame：

 Name  Number    Description
 car   5         red

我需要用它做成一个像这样的字符串：

"""Name: car

Number: 5 

Description: red"""

我是一个初学者，我真的不知道该怎么做？稍后我可能需要将其应用于一些类似的DataFrame。

Answer 1

您可以使用iterrows遍历数据帧行，然后在每一行上获取列并以所需方式打印结果。例如：

import pandas as pd

dtf = pd.DataFrame({
    "Name": ["car", "other"],
    "Number": [5, 6],
    "Description": ["red", "green"]
})

def stringify_dataframe(dtf):
    text = ""
    for i, row in dtf.iterrows():
        for col in dtf.columns.values:
            text += f"{col}: {row[col]}\n"
        text += "\n"
    return text

s = stringify_dataframe(dtf)

现在s包含以下内容：

>>> print(s)
Name: car
Number: 5
Description: red

Name: other
Number: 6
Description: green

Answer 2

使用apply时，在数据框上进行迭代的速度更快。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Name": ["car", "other"],
    "Number": [5, 6],
    "Description": ["red", "green"]
})

s = '\n'.join(
        df.apply(
            lambda row: 
            '\n'.join(f'{head}: {val}' for head, val in row.iteritems()),
            axis=1))

当然，对于这种较小的数据集，for循环更快，但是在我的机器上，具有10行的数据集已被更快地处理。

Answer 3

另一种方法，

import pandas as pd

dtf = pd.DataFrame({
    "Name": ["car", "other"],
    "Number": [5, 6],
    "Description": ["red", "green"]
})


for row_index in range(len(dtf)):
    for col in dtf.columns:
        print(f"{col}: {dtf.loc[row_index, col]}")

Name: car
Number: 5
Description: red
Name: other
Number: 6
Description: green

[Program finished]

用pandas DataFrame制作字符串

3 个答案: