如何在python中打印变量列表作为列？


How to print variable length lists as columns in python?

我需要一种方法来打印几个不同长度的列表，作为相邻的列，用制表符分隔，空单元格保持为空或包含一些填充字符(例如"—")。

到目前为止尝试的方法还没有适用于不同长度的列表，numpy也没有像我预期的那样工作。

总结：

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listname = [[1,2,3],[4,5,6,7,8],[9,10,11,12]]

在.txt文件中这样打印：

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您可以使用itertools.izip_longest。要在较长的序列中填充None空间，可以使用fillvalue(谢谢@szxk)：

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>>> import itertools
>>> listname = [[1,2,3],[4,5,6,7,8],[9,10,11,12]]
>>> for x in itertools.izip_longest(*listname, fillvalue="-"):
...     print '\t'.join([str(e) for e in x])
...
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在这种情况下，您可以使用zip函数，这对于itertools.izip的小列表更有效。

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listname = [[1,2,3],[4,5,6,7,8],[9,10,11,12]]

with open('a.txt',w) as f:
   for tup in zip(*listname) :
          f.write('\t'.join(map(str,tup))

基准点：

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~$ python -m timeit"import itertools;listname = [[1,2,3],[4,5,6,7,8],[9,10,11,12]];itertools.izip_longest(*listname)"
1000000 loops, best of 3: 1.13 usec per loop
~$ python -m timeit"listname = [[1,2,3],[4,5,6,7,8],[9,10,11,12]];zip(*listname)"
1000000 loops, best of 3: 0.67 usec per loop

使用pandas怎么样？

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In [38]: listname = [[1,2,3],[4,5,6,7,8],[9,10,11,12]]

In [39]: import pandas as pd

In [40]: df = pd.DataFrame(listname, dtype=object)

In [41]: df.T
Out[41]:
      0  1     2
0     1  4     9
1     2  5    10
2     3  6    11
3  None  7    12
4  None  8  None

[5 rows x 3 columns]

In [42]: df.T.to_csv("my_file.txt", index=False, header=False, sep="\t", na_rep="-")