Python Pandas，将 DataFrame 写入固定宽度文件（to_fwf？）

问题描述：

我看到 Pandas 有read_fwf，但它有类似的东西吗DataFrame.to_fwf？我正在寻找对字段宽度、数值精度和字符串对齐的支持。似乎DataFrame.to_csv没有这样做。 numpy.savetxt有，但我不想这样做：

numpy.savetxt('myfile.txt', mydataframe.to_records(), fmt='some format')

这似乎不对。非常感谢您的想法。

解决方案 1：

直到有人在 pandas 中实现此功能之前，您可以使用tabulate包：

import pandas as pd
from tabulate import tabulate

def to_fwf(df, fname):
    content = tabulate(df.values.tolist(), list(df.columns), tablefmt="plain")
    open(fname, "w").write(content)

pd.DataFrame.to_fwf = to_fwf

解决方案 2：

对于每列的自定义格式，您可以设置整行的格式。fmt 参数为每​​行提供格式

with open('output.dat') as ofile:
     fmt = '%.0f %02.0f %4.1f %3.0f %4.0f %4.1f %4.0f %4.1f %4.0f'
     np.savetxt(ofile, df.values, fmt=fmt)

解决方案 3：

pandas.DataFrame.to_string()就是您所需要的。唯一的技巧是如何管理索引。

# Write
# df.reset_index(inplace=True)  # uncomment if the index matters
df.to_string(filepath, index=False)

# Read
df = pd.read_fwf(filepath)
# df.set_index(index_names, inplace=True)  # uncomment if the index matters

如果索引是pandas.Index没有名称的 ，reset_index()则应将其分配给 列"index"。如果索引是pandas.MultiIndex没有名称的 ，则应将其分配给 列["level_0", "level_1", ...]。

解决方案 4：

Python，Pandas：将 DataFrame 的内容写入文本文件

上述问题的答案对我有帮助。这不是最好的，但至少to_fwf对我来说，这能解决问题...

np.savetxt(r'c:data
p.txt', df.values, fmt='%d')

或者

np.savetxt(r'c:data
p.txt', df.values, fmt='%10.5f')

解决方案 5：

我确信您已经找到了解决此问题的方法，但对于其他好奇的人来说......如果将 DF 写入列表，则可以通过提供“格式为字符串”将其写入文件。格式（列表索引）例如：

df=df.fillna('')
outF = 'output.txt'      
dbOut = open(temp, 'w')
v = df.values.T.tolist()        
for i in range(0,dfRows):       
    dbOut.write(( \n    '{:7.2f}{:>6.2f}{:>2.0f}{:>4.0f}{:>5.0f}{:6.2f}{:6.2f}{:6.2f}{:6.1f {:>15}{:>60}'\n    .format(v[0][i],v[1][i],v[2][i],v[3][i],v[4][i],v[5][i],v[6][i],v[7][i],v[8][i],\n    v[9][i],v[10][i]) ))
    dbOut.write("
")
dbOut.close

只需确保每个索引都与正确的格式匹配即可：)

希望有帮助！

解决方案 6：

找到了一个非常简单的解决方案！（Python）。在截图的代码中，我试图将 DataFrame 写入位置文件。 “finalDataFrame.values.tolist()”将返回一个列表，其中 DataFrame 的每一行都会变成另一个列表，只是一个 [['Camry',2019,'Toyota'],['Mustang','2016','Ford']]。之后，借助 for 循环和 if 语句，我试图设置它的固定长度。其余的都很明显！

 with open (FilePath,'w') as f:
    for i in finalDataFrame.values.tolist():
        widths=(0,0,0,0,0,0,0)
        if i[2] == 'nan':
            i[2]=''
            for h in range(7):
                i[2]= i[2] + ' '
        else:
            x=7-len(str(i[2]))
            a=''
            for k in range(x):
               a=a+' '
            i[2]=str(i[2])+a

        if i[3] == '':
            i[3]=''
            for h in range(25):
                i[3]=i[3]+' '
        else:
            x = 25 - len(i[3])
            print(x)
            a = ''
            for k in range(x):
                a = a + ' '
            print(a)
            i[3] = i[3] + a


        i[4] = str(i[4])[:10]

        q="".join("%*s" % i for i in zip(widths, i))
        f.write(q+'
')

解决方案 7：

根据其他人的回答，这是我写的片段，在编码和性能上不是最好的：

import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
from tabulate import tabulate


left_align_gen = lambda length, value: eval(r"'{:<<<length>>}'.format('''<<value>>'''[0:<<length>>])".replace('<<length>>', str(length)).replace('<<value>>', str(value)))
right_align_gen = lambda length, value: eval(r"'{:><<length>>}'.format('''<<value>>'''[0:<<length>>])".replace('<<length>>', str(length)).replace('<<value>>', str(value)))

# df = pd.read_pickle("dummy.pkl")
with open("df.pkl", 'rb') as f:
    df = pickle.load(f)

# field width defines here, width of each field
widths=(22, 255, 14, 255, 14, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 22, 255, 22, 255, 255, 255, 22, 14, 14, 255, 255, 255, 2, )

# format datetime
df['CREATED_DATE'] = df['CREATED_DATE'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
df['LAST_MODIFIED_DATE'] = df['LAST_MODIFIED_DATE'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
df['TERMS_ACCEPTED_DATE'] = df['TERMS_ACCEPTED_DATE'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
df['PRIVACY_ACCEPTED_DATE'] = df['PRIVACY_ACCEPTED_DATE'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().strftime('%Y%m%d%H%M%S'))


# print(type(df.iloc[0]['CREATED_DATE']))
# print(df.iloc[0])
record_line_list = []
# for row in df.iloc[:10].itertuples():
for row in [tuple(x) for x in df.to_records(index=False)]:
    record_line_list.append("".join(left_align_gen(length, value) for length, value in zip(widths, row)))

with open('output.txt', 'w') as f:
    f.write('
'.join(record_line_list))

Github要点