Python 将DataFrame（）拆分为多列的干净方法

我很抱歉，如果这存在的话--我找不到正确的关键字

我有一个非常简单的

pd.DataFrame（）

如下所示

articles = pd.DataFrame(
                [(0, "Once upon.."),
                 (1, "It happened.."),
                 (2, "The story.."),
                 (3, "So many.."),
                 (4, "How long.."),
                 (5, "It's been..")],
            columns=["article_id", "article"])

以致

>>> articles

    article_id  article
0   0   Once upon..
1   1   It happened..
2   2   The story..
3   3   So many..
4   4   How long..
5   5   It's been..

我只想将该列拆分为3列（无论顺序如何，但假设保持顺序），例如：

    article1_id article1    article2_id article2    article3_id article3
0   0   Once upon.. 1   It happened..   2   The story..
1   3   So many..   4   How long..  5   It's been..

现在，我有一些丑陋的东西，像这样（这是有效的）：

---

但是我确信熊猫提供了更干净的东西…

我想我们正在寻找数组。重塑（）

返回：

  article1_id     article1 article2_id       article2 article3_id     article3
0           0  Once upon..           1  It happened..           2  The story..
1           3    So many..           4     How long..           5  It's been..
2           6  It's been..           7    It's been..                           

.to_csv（）：

---

在创建数据帧之前，我们可以这样做吗？还是你在找熊猫行动？我想问一下，我们为什么要这样做？似乎完全错了。（以及为什么…，我只是好奇我们是否可以换一种方式思考）而是在创建它之后再这样做——必须有一种快速的方法。我需要创建一个CSV，每个CSV行包含三篇文章。谢谢，我需要的正是

.reforme（）

，我不记得了。我想你的意思是在评论之前加上几行？很好的精神检查顺便说一句。@Arnaud是的，我是说行。谢谢

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
                [(0, "Once upon.."),
                 (1, "It happened.."),
                 (2, "The story.."),
                 (3, "So many.."),
                 (4, "How long.."),
                 (5, "It's been.."),
                 (6, "It's been.."),
                 (7, "It's been..")],
            columns=["article_id", "article"])

# New cols (let them define the length of reshape)
cols = ['article1_id','article1','article2_id','article2','article3_id','article3']

# If size of dataframe is not divisable by len(cols) add rows
# Can be removed if certain of length.
while df.size % len(cols) != 0:
    df.loc[len(df)] = ('','')

df = pd.DataFrame(df.values.reshape(df.size//len(cols),len(cols)), columns=cols)

print(df)

  article1_id     article1 article2_id       article2 article3_id     article3
0           0  Once upon..           1  It happened..           2  The story..
1           3    So many..           4     How long..           5  It's been..
2           6  It's been..           7    It's been..                           

,article1_id,article1,article2_id,article2,article3_id,article3
0,0,Once upon..,1,It happened..,2,The story..
1,3,So many..,4,How long..,5,It's been..
2,6,It's been..,7,It's been..,,