pandas 将数据按指定的列数排列

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在案例pandas 将数据根据一定行数按列排布中，我们将一个过长的数据，按一定的列拆分进行排列，今天我们的需求变化了，需要按照列来排列。

数据与需求

我们构造源数据如下：

import pandas as pd
import string
import random

random.seed(666)

df = pd.DataFrame({'A': list(s := string.ascii_lowercase),
                   'B': random.choices(range(10), k=len(s))}
                 )
df
'''
    A  B
0   a  4
1   b  9
2   c  4
3   d  5
4   e  8
5   f  5
6   g  7
7   h  1
8   i  8
9   j  3
10  k  6
11  l  8
12  m  9
13  n  0
14  o  9
15  p  0
16  q  6
17  r  1
18  s  9
19  t  6
20  u  4
21  v  7
22  w  5
23  x  0
24  y  9
25  z  3
'''

有 26 行数据，由于数据占用行数过多，我们希望每 4 行排列成一行，如果最后一批不足 4 行，则不足部分显示为空。

结果如下：

'''
   A  B  A  B    A    B    A    B
0  a  4  b  9    c  4.0    d  5.0
1  e  8  f  5    g  7.0    h  1.0
2  i  8  j  3    k  6.0    l  8.0
3  m  9  n  0    o  9.0    p  0.0
4  q  6  r  1    s  9.0    t  6.0
5  u  4  v  7    w  5.0    x  0.0
6  y  9  z  3  NaN  NaN  NaN  NaN
'''

思路

和之前的思路一样，我们首先要完成数据的分批次，我们可以以自然索引的向量化进行 %（取模，余数），就得到了分批编号。

然后利用这个分批编号进行分组，得到了一个 DataFrame 列表，每个 DataFrame 就是被分完的数据。

最后，用 pd.concat() 将它们按列拼接起来，在拼接前，要注意将每个 DataFrame 的索引修改为自然索引，以方便它们对齐。

代码

先得到分批编号：

df.index%4
'''
Index([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3,
       0, 1],
      dtype='int64')
'''

分组并拼接：

# 每列4个，可以修改这个数字来指定
(
    df.groupby(df.index%4)
    .pipe(lambda x: pd.concat([g.reset_index(drop=True) for _, g in x], axis=1))
)
'''
   A  B  A  B    A    B    A    B
0  a  4  b  9    c  4.0    d  5.0
1  e  8  f  5    g  7.0    h  1.0
2  i  8  j  3    k  6.0    l  8.0
3  m  9  n  0    o  9.0    p  0.0
4  q  6  r  1    s  9.0    t  6.0
5  u  4  v  7    w  5.0    x  0.0
6  y  9  z  3  NaN  NaN  NaN  NaN
'''

其中列表推导式中，迭代的是分组对象，它的每个元素是由分组名和 DataFrame 组成的元组，我们只取 DataFrame，并对DataFrame 重置了索引以让每列的索引对齐。

这样就完成了需求。

（完）

pandas 将数据按指定的列数排列

数据与需求

思路

代码

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