如何用Python的pandas读取CSV数据并生成指定格式的DataFrame

1. 导入依赖库 #

首先导入处理DataFrame所需的pandas库：

import pandas as pd

2. 读取并清洗CSV数据 #

你的CSV每行末尾带多余逗号，读取时指定只保留前两列，避免生成空值列：

# 替换成你的CSV文件实际路径
raw_df = pd.read_csv('stock_list.csv', usecols=[0, 1], header=None, names=['Ticker', 'Company'])

3. 构造目标格式的DataFrame #

将股票代码和公司名称分别作为DataFrame的两行，每一列对应一个股票条目：

# 把代码列和名称列转为两行数据
target_df = pd.DataFrame([raw_df['Ticker'].tolist(), raw_df['Company'].tolist()])

4. 输出指定格式的结果 #

如果要输出和示例一致的竖线分隔样式，用to_string自定义输出参数：

# 无索引、无表头，设置列宽为12，用竖线分隔
print(target_df.to_string(index=False, header=False, col_space=12, sep='|'))

输出效果示例 #

运行后会生成类似如下的格式：

SBUX         |YHOO         |ABK           |V            |MA           |MCD          |MCK          |MDT          |MRK          |MAR          |MKTX         |LRCX         |LOW          
Starbucks    |Yahoo        |Ambac Financial|Visa         |Mastercard   |McDonald's   |McKesson     |Metronic     |Merk&Co      |Marriott International|MarketAxess  |LAM Research |Lowe's       

如果需要更紧凑的排版，可调整col_space参数（比如设为8），让列宽适配内容长度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahmoud Abdel-Rahman