将Pandas DataFrame转换为字符串

Question

我有一个pandas数据框，看起来像这样：

 Name  Number    Description
 car   5         red

我需要将其转化为字符串，看起来像这样:

"""Name: car

Number: 5 

Description: red"""

我是一名初学者，真的不知道该怎么做？我以后可能需要将其应用于一些类似的数据框中。

- kekundel

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如果您的数据框中有多个条目，应该显示什么？ - cglacet

然后我必须以某种方式仅打印一个行的信息。 例如，我有“car1”，“car2”，“car3”三个行。如果用户输入“car1”，我需要打印car1行。 - primadonna

Answer 1

你可以使用iterrows来迭代你的数据帧行，对于每一行，你可以获取列并以你想要的方式打印结果。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

- cglacet

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非常感谢！但是我能否以某种方式将它放入一个字符串中，这样我就可以在不同的需要中使用它作为变量呢？ - primadonna

好的，我会更新我的回答（您需要每个条目一个字符串还是一个大字符串？） - cglacet

我需要一个大字符串。 - primadonna

Answer 2

使用 apply 迭代 Dataframe 会更快。

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，对于这个小数据集，使用for循环更快，但在我的机器上，一个有10行的数据集已经被更快地处理了。

- Zapperdulchen

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print(f'{dtf.loc[i]}\n')``` 或者 ```for row in dtf.to_string(index = False).split('\n'): print(row)``` 可以使用，但不是作者要求的。 - Subham

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]

- Subham