pandas 将数据根据一定行数按列排布

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我们在数据整理过程中，特别是数据的展示交付，如果一个数据过长，可以按照一定的行数，一列一列展示，这样会解决数据占有行过多的问题。我们在通过这个例子，看看如何解决这类需求。

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 8 行按列显示数据，这样其他列依次摆布在右则，如果最后一批不足 8 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  i  8  q  6    y  9.0
1  b  9  j  3  r  1    z  3.0
2  c  4  k  6  s  9  NaN  NaN
3  d  5  l  8  t  6  NaN  NaN
4  e  8  m  9  u  4  NaN  NaN
5  f  5  n  0  v  7  NaN  NaN
6  g  7  o  9  w  5  NaN  NaN
7  h  1  p  0  x  0  NaN  NaN
'''

思路

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 //（整除，商的整数）向下取整运算，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//8
'''
Index([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
       3, 3],
      dtype='int64')
'''

分组并拼接：

# 每行8个，可以修改这个数字来指定
(
    df.groupby(df.index//8)
    .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  i  8  q  6    y  9.0
1  b  9  j  3  r  1    z  3.0
2  c  4  k  6  s  9  NaN  NaN
3  d  5  l  8  t  6  NaN  NaN
4  e  8  m  9  u  4  NaN  NaN
5  f  5  n  0  v  7  NaN  NaN
6  g  7  o  9  w  5  NaN  NaN
7  h  1  p  0  x  0  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。

如果想按列进行排布，见案例pandas 将数据按指定的列数排列。

（完）

pandas 将数据根据一定行数按列排布

数据与需求

思路

代码

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