Python 在dataframe中的行之间添加特殊字符

假设我有这样一个列表：

df = pd.DataFrame(data = abc, columns = ['a','b','c'])

a   b   c
1   2   3
4   5   6
7   8   9

输入：

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9]
abc = [a,b,c]
abc

输出：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

   a  b  c
0  1  2  3
1  !  !  !
2  4  5  6
3  !  !  !
4  7  8  9

我将其转换为如下数据帧：

df = pd.DataFrame(data = abc, columns = ['a','b','c'])

a   b   c
1   2   3
4   5   6
7   8   9

要获得这样的表格：

df = pd.DataFrame(data = abc, columns = ['a','b','c'])

a   b   c
1   2   3
4   5   6
7   8   9

我如何在每个列表（所以每行）之间放置一个特殊字符（如！或#）

我想要的是：

a   b   c
1   2   3
!   !   !
4   5   6
!   !   ! 
7   8   9

---

如果您的索引是默认范围索引，那么您可以使用类似np.linspace的内容

df.reindex(np.linspace(0,df.index.max(),df.index.max()*2+1)).fillna('!').reset_index(drop=True)

输出：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

   a  b  c
0  1  2  3
1  !  !  !
2  4  5  6
3  !  !  !
4  7  8  9

---

如果您的索引是默认范围索引，那么您可以使用类似np.linspace的内容

df.reindex(np.linspace(0,df.index.max(),df.index.max()*2+1)).fillna('!').reset_index(drop=True)

输出：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

   a  b  c
0  1  2  3
1  !  !  !
2  4  5  6
3  !  !  !
4  7  8  9

这里有一个方法：

df = pd.DataFrame(data = abc, columns = ['a','b','c'],index=range(0,len(abc)*2,2))
df = df.reindex(range(len(abc)*2)).fillna('!')

这里有一个方法：

df = pd.DataFrame(data = abc, columns = ['a','b','c'],index=range(0,len(abc)*2,2))
df = df.reindex(range(len(abc)*2)).fillna('!')

---

更简单的方法是从现有数据帧创建一个新的数据帧，并将每个列设置为

。然后，附加到原始数据帧并按索引排序：

df1 = df.copy()
for col in df1.columns: df1[col] = '!'
df.append(df1).sort_index().iloc[:-1]
Out[1]: 
   a  b  c
0  1  2  3
0  !  !  !
1  4  5  6
1  !  !  !
2  7  8  9

如果希望新索引没有重复值，还可以执行以下操作：

df.append(df1).sort_index().reset_index(drop=True).iloc[:-1]

    a   b   c
0   1   2   3
1   !   !   !
2   4   5   6
3   !   !   !
4   7   8   9

更简单的方法是从现有数据帧创建一个新的数据帧，并将每个列设置为
。然后，附加到原始数据帧并按索引排序：

df1 = df.copy()
for col in df1.columns: df1[col] = '!'
df.append(df1).sort_index().iloc[:-1]
Out[1]: 
   a  b  c
0  1  2  3
0  !  !  !
1  4  5  6
1  !  !  !
2  7  8  9

如果希望新索引没有重复值，还可以执行以下操作：

df.append(df1).sort_index().reset_index(drop=True).iloc[:-1]

    a   b   c
0   1   2   3
1   !   !   !
2   4   5   6
3   !   !   !
4   7   8   9

你能解释一下为什么你认为这样的东西会有用吗？如果你想让数据框在shell中的格式不同，你可以查看prettytable、texttable、termtable或Table包。@DavidErickson这不是我的问题，所以我不能设置接受解决方案。试着问taliamycota@DavidErickson一切都好。无需道歉：）你能解释一下为什么你认为这样的东西会有用吗？如果你想让数据框在shell中的格式不同，你可以查看prettytable、texttable、termtable或Table包。@DavidErickson这不是我的问题，所以我无法设置接受解决方案。试着问taliamycota@DavidErickson一切都好。无需道歉：）