如何让Pandas DataFrame在页面中以多列形式展示数据？

要实现把长窄的(year, number)列重复排列成多组横向列的效果，可以通过分组标识+透视表的方式完成，具体步骤如下：

1. 构造示例数据（模拟你的原始DataFrame） #

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成1950-2017的年份序列
years = range(1950, 2018)
# 随机生成对应number值（可替换为你的真实数据）
numbers = np.random.randint(0, 300, size=len(years))

df = pd.DataFrame({'year': years, 'number': numbers})

2. 添加分组与位置标识 #

先设定每组包含的行数（比如示例中每组5行），给每行分配对应的组号和组内位置：

# 设定每组行数，可根据需求调整
group_size = 5

# 生成组号：每group_size行划分为一组
df['group'] = df.index // group_size
# 生成组内位置索引（0到group_size-1）
df['pos'] = df.index % group_size

3. 透视转换为多列结构 #

通过pivot方法将分组数据转为横向列，再调整列的顺序和命名：

# 透视表：以组内位置为行，组号为列，提取year和number值
pivoted = df.pivot(index='pos', columns='group', values=['year', 'number'])

# 交换列层级，让同一组的year、number相邻
pivoted = pivoted.swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)

# 重命名列，保持year/number重复的格式
pivoted.columns = [col[1] for col in pivoted.columns]

4. 处理末尾不足组的空值（可选） #

如果总行数不是group_size的整数倍，末尾行会出现NaN，可替换为你需要的占位符（比如示例中的---）：

# 将NaN替换为'---'，注意此操作会将数值转为字符串类型
result = pivoted.fillna('---')

最终效果 #

运行上述代码后，result就是你需要的多组(year, number)列横向排列的表格结构，每行对应原数据中不同组的同位置行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tim O'Brien