我正在寻找一种解决方案来删除/关闭 df.to_string
列之间的 2 个空格自动创建。
例子:
from pandas import DataFrame
df = DataFrame()
df = df.append({'a':'12345', 'b': '12345'})
df.to_string(index=False, header=False)
'12345 1235'
为清楚起见,结果是:“12345..12345”,其中点代表实际空间。
我已经尝试过 pandas.set_option
和 pandas.to_string
文档。
编辑:上面的例子过于简化了。我正在使用一个现有的 df,它到处都是空格,输出文本文件由另一个基于每行字符宽度的黑盒程序使用。我已经想出如何使用格式化程序重新格式化列,并确保我的列不会被 pandas 默认截断,所以我已经完成了 90%(减去这些自动空格)。
仅供引用,这里有一些关于 to_string()
格式化和数据截断的好链接:
- Convert to date using formatters parameter in pandas to_string
- https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/9784
感谢您的帮助!
最佳答案
您可以使用 pd.Series.str.cat
方法,它接受一个 sep
关键字参数。默认情况下,sep
设置为 ''
,因此值之间没有分隔。以下是文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.cat.html
您还可以使用 pd.Series.str.strip
从每个值中删除任何前导或尾随空格。以下是文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.strip.html
这是一个基于您所拥有的示例:
df = pd.DataFrame({'a': ['12345'], 'b': ['12345']})
df.iloc[0].fillna('').str.strip().str.cat(sep=' ')
请注意,如果有任何空值,则需要 fillna('')
。
关于python - 删除 Pandas DataFrame.to_string 插入的列之间的自动两个空格,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52030631/