Python 如何从堆栈中取出数据

我的计算欧几里得距离的代码。 首先，我读了一个文件，其中有一系列的系统发育距离度量，并从中计算欧几里德距离。 我的问题是在文件的末尾将数据保存到输出。 我构建for循环的方式给我提供了堆叠的数据，但是，我希望数据不堆叠。 请参阅下面我的输出和所需输出的详细信息

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import squareform, pdist
import scipy
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'
from itertools import combinations
from collections import Counter
import pickle
f = open(sys.argv[1], 'r')
w = open(sys.argv[2], 'w')

freader=pd.read_csv(f,sep='\t')
vector2=['kU.','kUn.','kL.']#,'kLn.','Sim.','Trip.','RF.','KC.','KCw.']                                                                 
vector1=['kU','kUn','kL']#,'kLn','Sim','Trip','RF','KC','KCw']


comb1=sum([map(list, combinations(vector1, i)) for i in range(len(vector1) + 1)], [])

for i in comb1:
    if i!=[]:
        new_f1 = freader[i]
        j = [word.replace(word, word + '.') for word in i]
        new_f2 = freader[j]
        ary = scipy.spatial.distance.cdist(new_f1, new_f2)
        v=np.diag(ary)
        v = v.tolist()
        distances=''.join(i)
        euclidean='\n'.join(map(str,v))
        w.write(distances + '\n' + euclidean + '\n')
        #print w

f.close()

给我堆叠输出文件，如：

kU
0.1196105158
0.2359754815
kUn
0.5221363287
0.0006352575
kL
0.0986327691
0.2722213035
kUkUn
0.5356612934
0.2359763366
kUkL
0.1550325728
0.3602622183
kUnkL
0.5313706511
0.2722220447
kUkUnkL
0.5446663606
0.3602627784

但是，我希望有此未堆叠的输出文件：

kU              kUn             kL              kUkUn           kUkL            kUnkL           kUkUnkL
0.1196105158    0.5221363287    0.0986327691    0.5356612934    0.1550325728    0.5313706511    0.5446663606
0.2359754815    0.0006352575    0.2722213035    0.2359763366    0.3602622183    0.2722220447    0.3602627784

---

可以重塑基础阵列的形状

pd.DataFrame(df.values.reshape(len(df)//3, 3)).set_index(0).T

    kU              kUn             kL              kUkUn           kUkL            kUnkL   kUkUnkL
1   0.1196105158    0.5221363287    0.0986327691    0.5356612934    0.1550325728    0.5313706511    0.5446663606
2   0.2359754815    0.0006352575    0.2722213035    0.2359763366    0.3602622183    0.2722220447    0.3602627784

---

可以重塑基础阵列的形状

pd.DataFrame(df.values.reshape(len(df)//3, 3)).set_index(0).T

    kU              kUn             kL              kUkUn           kUkL            kUnkL   kUkUnkL
1   0.1196105158    0.5221363287    0.0986327691    0.5356612934    0.1550325728    0.5313706511    0.5446663606
2   0.2359754815    0.0006352575    0.2722213035    0.2359763366    0.3602622183    0.2722220447    0.3602627784

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w

是熊猫数据帧吗？不，它不是…但是如果需要它可能是熊猫数据帧吗？不，它不是…但是如果需要它可能是