Python 熊猫-格式化数据帧行不起作用

我试图格式化数据帧的行，但没有成功

我的数据帧输出是：

                       X                              Y
443   cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9     889.825    
111   ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa     883.275    
221   601f669c760687b84ec57fe1eec213e26114a262     868.345   
631   80f54ce2aa2839e80cd5447cb369ec31f5e1fd47     867.545   

我希望输出的格式如下：

{"X": "cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9", "Y": 889.8}
{"X": "ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa", "Y": 883.2}

我试过：

format = '{"X": "{}", "Y": {%.1f}}'.format
my_df.apply(lambda x: format(**x), 1)

以及：

以及：

没有一个对我有用。最后一次尝试（

to_string

）返回以下错误：

文件“/usr/local/lib/python3.5/dist packages/pandas/io/formats/format.py”，第1781行，在get_result中
fmt_values=self._format_strings（）
文件“/usr/local/lib/python3.5/dist packages/pandas/io/formats/format.py”，第1961行，格式为字符串
返回[self.values中x的self.formatter（x）]
文件“/usr/local/lib/python3.5/dist packages/pandas/io/formats/format.py”，第1961行，在
返回[self.values中x的self.formatter（x）]
键错误：“'

有什么建议/帮助吗？

试试看

my_df.to_dict(orient='records')

---

对于我来说，使用更改的最后一个解决方案：

如果可能需要新的格式列，请使用列表理解：

df['new'] = ['"X": "{}", "Y": {:.1f}'.format(i, j) for i, j in zip(df['X'], df['Y'])]
print (df)
                                            X        Y  \
443  cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9  889.825   
111  ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa  883.275   
221  601f669c760687b84ec57fe1eec213e26114a262  868.345   
631  80f54ce2aa2839e80cd5447cb369ec31f5e1fd47  867.545   

                                                   new  
443  "X": "cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9...  
111  "X": "ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa...  
221  "X": "601f669c760687b84ec57fe1eec213e26114a262...  
631  "X": "80f54ce2aa2839e80cd5447cb369ec31f5e1fd47...  

---

成功了。但X值打印为“cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a…”，这是不完整的。为了输出完整的字符串，我可以做什么？“cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9”而不是“cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a…”？谢谢。@Dalton Cézane这是显示问题，解决方案是

my_df.to_dict(orient='records')

df = df.to_string(formatters={'X':'"X": "{}",'.format, 'Y':'"Y": {:.1f}'.format})
print (df)
                                                    X          Y
443  "X": "cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9", "Y": 889.8
111  "X": "ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa", "Y": 883.3
221  "X": "601f669c760687b84ec57fe1eec213e26114a262", "Y": 868.3
631  "X": "80f54ce2aa2839e80cd5447cb369ec31f5e1fd47", "Y": 867.5

df['new'] = ['"X": "{}", "Y": {:.1f}'.format(i, j) for i, j in zip(df['X'], df['Y'])]
print (df)
                                            X        Y  \
443  cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9  889.825   
111  ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa  883.275   
221  601f669c760687b84ec57fe1eec213e26114a262  868.345   
631  80f54ce2aa2839e80cd5447cb369ec31f5e1fd47  867.545   

                                                   new  
443  "X": "cd2a9dd781c1396d4000ae05fcc3a0b00a5dc4f9...  
111  "X": "ae3faf7ed08967e93d5f5ed6e10a5b256ec8c7fa...  
221  "X": "601f669c760687b84ec57fe1eec213e26114a262...  
631  "X": "80f54ce2aa2839e80cd5447cb369ec31f5e1fd47...