Чтобы получить более ясность, давайте посмотрим на DataFrame с двумя уровнями в его индексе (MultiIndex).
index = pd.MultiIndex.from_product([['TX', 'FL', 'CA'],
['North', 'South']],
names=['State', 'Direction'])
df = pd.DataFrame(index=index,
data=np.random.randint(0, 10, (6,4)),
columns=list('abcd'))
Метод reset_index
, вызываемый параметрами по умолчанию, преобразует все индексы в столбцы и использует простой RangeIndex
в качестве нового индекса.
df.reset_index()
Используйте параметр level
для управления тем, какие уровни индексов преобразуются в столбцы. Если возможно, используйте имя уровня, которое является более явным. Если имена уровней отсутствуют, вы можете ссылаться на каждый уровень по его целочисленному местоположению, которое начинается с 0 извне. Вы можете использовать скалярное значение здесь или список всех индексов, которые вы хотели бы сбросить.
df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0)
В редком случае, когда вы хотите сохранить индекс и превратить индекс в столбец, вы можете сделать следующее:
# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))
# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())
Два столбца, разделенные вкладками, к которым присоединяются в строки. Посмотрите в itertools для эквивалентов итератора, для достижения эффективного решения пространства.
import string
def fmtpairs(mylist):
pairs = zip(mylist[::2],mylist[1::2])
return '\n'.join('\t'.join(i) for i in pairs)
print fmtpairs(list(string.ascii_uppercase))
A B
C D
E F
G H
I J
...
ой... был пойман S.Lott (спасибо).
А более общее решение, обрабатывает любое число столбцов и нечетных списков. Немного измененный от S.lott, с помощью генераторов для оставления свободного места.
def fmtcols(mylist, cols):
lines = ("\t".join(mylist[i:i+cols]) for i in xrange(0,len(mylist),cols))
return '\n'.join(lines)
Это многоречиво, таким образом, я буду повреждать его в две части.
def columns( skills_defs, cols=2 ):
pairs = [ "\t".join(skills_defs[i:i+cols]) for i in range(0,len(skills_defs),cols) ]
return "\n".join( pairs )
Это может, очевидно, быть сделано как единственный loooong оператор.
Это работает на нечетное число навыков, также.
data = [ ("1","2"),("3","4") ]
print "\n".join(map("\t".join,data))
Не столь гибкий как решение ActiveState, но короче :-)
Эти format_columns
функция должна сделать то, что Вы хотите:
from __future__ import generators
try: import itertools
except ImportError: mymap, myzip= map, zip
else: mymap, myzip= itertools.imap, itertools.izip
def format_columns(string_list, columns, separator=" "):
"Produce equal-width columns from string_list"
sublists= []
# empty_str based on item 0 of string_list
try:
empty_str= type(string_list[0])()
except IndexError: # string_list is empty
return
# create a sublist for every column
for column in xrange(columns):
sublists.append(string_list[column::columns])
# find maximum length of a column
max_sublist_len= max(mymap(len, sublists))
# make all columns same length
for sublist in sublists:
if len(sublist) < max_sublist_len:
sublist.append(empty_str)
# calculate a format string for the output lines
format_str= separator.join(
"%%-%ds" % max(mymap(len, sublist))
for sublist in sublists)
for line_items in myzip(*sublists):
yield format_str % line_items
if __name__ == "__main__":
skills_defs = ["ACM:Aircraft Mechanic", "BC:Body Combat", "BIO:Biology",
"CBE:Combat Engineer", "CHM:Chemistry", "CMP:Computers",
"CRM:Combat Rifeman", "CVE:Civil Engineer", "DIS:Disguise",
"ELC:Electronics","EQ:Equestrian", "FO:Forward Observer",
"FOR:Forage", "FRG:Forgery", "FRM:Farming", "FSH:Fishing",
"GEO:Geology", "GS:Gunsmith", "HW:Heavy Weapons", "IF:Indirect Fire",
"INS:Instruction", "INT:Interrogation", "JP:Jet Pilot", "LB:Longbow",
"LAP:Light Aircraft Pilot", "LCG:Large Caliber Gun", "LNG:Language",
"LP:Lockpick", "MC:Melee Combat", "MCY:Motorcycle", "MEC:Mechanic",
"MED:Medical", "MET:Meterology", "MNE:Mining Engineer",
"MTL:Metallurgy", "MTN:Mountaineering", "NWH:Nuclear Warhead",
"PAR:Parachute", "PST:Pistol", "RCN:Recon", "RWP:Rotary Wing Pilot",
"SBH:Small Boat Handling","SCD:Scuba Diving", "SCR:Scrounging",
"SWM:Swimming", "TW:Thrown Weapon", "TVD:Tracked Vehicle Driver",
"WVD:Wheeled Vehicle Driver"]
for line in format_columns(skills_defs, 2):
print line
Это предполагает, что у Вас есть Python с доступными генераторами.