如何使用pandas和DataFrame将结构化文本格式化输出为指定格式

实现代码 #

你可以通过先融合再透视的两步操作完成格式转换，50万条数据pandas可以轻松处理：

import pandas as pd

# 读取输入文件
df = pd.read_csv('input.txt', sep=' ')

# 第一步：把a、b列转为长格式，提取出r列
df_melt = df.melt(id_vars=['p', 'm'], value_vars=['a', 'b'], var_name='r')

# 第二步：按r、p分组，把m的取值转为独立列
df_res = df_melt.pivot(index=['r', 'p'], columns='m', values='value').reset_index()

# 清除列名层级冗余
df_res.columns.name = None

# 输出为csv，不需要导出索引
df_res.to_csv('output.csv', index=False, sep=',')

运行后输出的output.csv内容完全符合要求：

r,p,0,1,2
a,1,10,11,12
a,2,20,21,22
b,1,100,111,122
b,2,200,211,222

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sharath