如何打印包含列名的数据框的每一行？

Question

我的数据框设置如下：

Project CriteriaOne CriteriaTwo CriteriaThree
Proj A  Comments A  Comments B  Comments C   
Proj B  Comments D  Comments E  Comments F   
Proj C  Comments G  Comments H  Comments I   

我想写入以下格式的文件：

Proj A
Criteria One: Comments A
Criteria Two: Comments B
Criteria Three: Comments C

Proj B
Criteria One: Comments D
Criteria Two: Comments E
Criteria Three: Comments F

Proj C
Criteria One: Comments G
Criteria Two: Comments H
Criteria Three: Comments I

我已经使用 enumerate（是的，我知道它不正确）、iterrows（是的，我知道它很慢）和 itertuples 玩过一堆代码 sn-ps，虽然我可以通过每一个，我都觉得我忽略了一些明显的东西。

理想情况下，我不会按名称引用“CriteriaOne”，因为我正在转换几个使用相同格式的不同内容，但“CriteriaOne”将在另一个文件中命名为“FlarbleOne”。

我已经完成了其他部分（使用 groupby 合并多行，以及必要的文件处理），但我还没有完全理解这一重要部分。迭代这个数据框并在输出中做一些漂亮的标签的优雅方法是什么？

Answer 1

我们可以通过迭代每一行来做到这一点。我假设你想把它写在 txt 文件中

数据框创建：

import pandas as pd
col = ["Project", "CriteriaOne", "CriteriaTwo", "CriteriaThree"]
data = [["Proj A",  "Comments A",  "Comments B",  "Comments C"],   
["Proj B",  "Comments D",  "Comments E",  "Comments F"],
["Proj C",  "Comments G",  "Comments H",  "Comments I" ]]

df = pd.DataFrame(data, columns=col)

数据框：

Project CriteriaOne CriteriaTwo CriteriaThree
0   Proj A  Comments A  Comments B  Comments C
1   Proj B  Comments D  Comments E  Comments F
2   Proj C  Comments G  Comments H  Comments I

代码

with open("./temp.txt", "w") as file:
    for _, row in df.iterrows():
        file.write(row[0]+"\n")
        for key, value in row[1:].items():
            file.write(key+": "+value+"\n")
        file.write("\n")
    

输出：

Proj A
CriteriaOne: Comments A
CriteriaTwo: Comments B
CriteriaThree: Comments C

Proj B
CriteriaOne: Comments D
CriteriaTwo: Comments E
CriteriaThree: Comments F

Proj C
CriteriaOne: Comments G
CriteriaTwo: Comments H
CriteriaThree: Comments I

Answer 2

假设你的数据框是

f = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})

输出：

   A  B  C
0  a  1  2
1  b  3  4
2  c  5  6

只是迭代

for i in f.index:
 print()
 print(i)
 for j in f.columns:
   print(f'{j} : {f.iloc[i][j]}')

将输出为

0
A : a 
B : 1 
C : 2 

1
A : b 
B : 3 
C : 4 

2
A : c 
B : 5 
C : 6 

Answer 3

想法是将Project 列转换为index 并通过DataFrame.to_dict 创建的字典循环，将值添加到Series 并附加到带有标题的文件：

df = df.set_index('Project')

with open('file.csv', 'a') as file:
    for i, j in df.T.to_dict(orient='series').items():
        s = j.index + ': ' + j
        
        file.write(f'{i}\n')
        s.to_csv(file, header=False, index=False, line_terminator='\n')
        file.write('\n')