Python如何按行打印pandas DataFrame value_counts转字典及说明字符串

方法1：使用json.dumps实现格式化输出（最推荐，和目标输出格式完全匹配） #

你可以用Python内置的json模块的dumps方法，通过indent参数控制缩进换行，代码如下：

import json

# 打印示例
print('Names and counts')
print(json.dumps(df['names'].value_counts()[:3].to_dict(), indent=1, ensure_ascii=False))
print('\nLast names and counts')
print(json.dumps(df['last names'].value_counts()[:3].to_dict(), indent=1, ensure_ascii=False))
print('\nStaff names and counts')
print(json.dumps(df['staff_names'].value_counts()[:3].to_dict(), indent=1, ensure_ascii=False))
print('\nStaff last names and counts')
print(json.dumps(df['staff last names'].value_counts()[:3].to_dict(), indent=1, ensure_ascii=False))

• 参数说明：
  • indent=1：控制每个层级的缩进为1个空格，刚好匹配你需要的输出效果
  • ensure_ascii=False：如果后续有中文键值也能正常显示，不会转义成Unicode编码

方法2：正确使用pprint实现换行 #

你之前用pprint报错大概率是没有正确导入模块，或者没有设置宽度参数，正确用法如下：

from pprint import pprint

print('Names and counts')
# width设为1会强制每行只放一个键值对
pprint(df['names'].value_counts()[:3].to_dict(), width=1)
# 其余字段打印逻辑同理，每个前面加对应的描述打印即可

方法3：手动遍历拼接（适合需要自定义格式的场景） #

如果需要完全自定义每行的输出格式，可以手动遍历字典的键值对：

def print_dict(desc, data_dict):
    print(desc)
    print("{")
    total = len(data_dict)
    for idx, (k, v) in enumerate(data_dict.items()):
        end = ",\n" if idx != total -1 else "\n"
        print(f' "{k}": {v}', end=end)
    print("}")

# 调用示例
print_dict('Names and counts', df['names'].value_counts()[:3].to_dict())
print()
print_dict('Last names and counts', df['last names'].value_counts()[:3].to_dict())
# 其余字段同理调用即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zara kolagar