python pandas dataframe to csv导出每列具有唯一格式的格式化文本文件

Question

我在Win 7 64位上将Python 2.7.7与Pandas一起使用。 我的输入数据最初是用空格定界的，右对齐。 现在，我将数据作为Pandas数据框，并导出为csv。 我想编写一个以空格分隔的右对齐文本文件。 这些列具有字符串，整数和浮点数。 我试图使用以下格式设置列之一：

df_fg['Mem']=df_fg['Mem'].map('{:5d}'.format)

这使我可以分别设置每一列的格式，这很棒。

问题是，当我使用这种格式时，我无法输出以空格分隔的文件。 这是我尝试编写文本文件的各种方法：

df_fg.to_csv('t.txt',index = False)

毫不奇怪，这会生成一个用填充空格格式化的csv文件。

因此，我认为下一个合乎逻辑的步骤将是尝试包括“ sep”以消除逗号。

df_fg.to_csv('t.txt',index = False,sep= ' ') 

这样会在文本文件中生成带格式的文本，但是每列中的每个元素都用双引号引起来。 所以我得到一个看起来像

"    1"
"    1"

我尝试了.to_csv的“引号”和“双引号”选项的各种组合。 什么都没有。 我要么以双引号引起来的格式化文本，要么最终以csv文件中的格式化文本结束。 我无法在文本文件中获取带格式的文本。

也许我不应该使用“地图”和“格式”？ 任何有关如何从数据帧或csv中写右对齐的空间的字符串，整数和浮点数的建议都将非常受人们欢迎。

我试图将数据帧写入字符串。 我使用诸如df_g ['Mem'] = df_g ['Mem']。map（'{：4d}'。format）之类的命令来格式化数据框中的每一列。

df_g['Date1']=df_g['Date1'].map('{:12s}'.format)

我使用dataframe to string命令编写了dataframe。 我希望输出是正确的

f2 = open('2.txt','w')
s=df_g.to_string(justify='right',index = False)
f2.write(s) 
f2.close() 

在文本文件中，并非所有列都是右对齐的。 第1列包含一个整数，可以按预期对正；第5列包含一个带2个小数的浮点数；第2列，第3列和第4列是字符串（我使用下面的命令将它们设置为数据帧中的字符串）

df_g['Date1']=df_g['Date1'].map('{:12s}'.format)

1,26 / 04/2015，09：19：07，更多文本，-1600.00，

（我提出逗号只是为了说明字段的结束和起点。

因此，我仍然找不到dataframe.to_string输出格式化字符串的方法。 最有趣的是，“地图格式”确实会更改字符串的长度（和间距），但是“ justify ='right'”对它们不起作用。

有什么建议吗？

Answer 1

我认为这可以为您提供所需的东西。 首先按照您的建议填充列条目。 然后沿轴1求和：

s = df_string.sum(axis=1)

这是一个序列，每个条目中都有一个字符串，代表原始df中的一行。 然后只需在每个元素上添加一个换行符，然后再次求和：

s = (s + '\n').sum()

然后只写你想要的文件

open('t.txt', 'w').write(s)

这是一个愚蠢的简单示例：

df = pd.DataFrame({'A': [1.2, 2.34], 'B': ['foo', 'bar', ]})
print (df.applymap(lambda x: '{:>20s}'.format(str(x))).sum(axis=1) + '\n').sum()

             1.2                 foo
            2.34                 bar