用python写一个标题行固定，接下来的行按固定格式输出，不用pandas。给一个示例代码

好的，以下是一个用 Python 实现标题行固定，接下来的行按固定格式输出的示例代码：

# 定义标题行
header = ['Name', 'Age', 'Gender']

# 定义数据行
data = [
    ['Tom', 24, 'Male'],
    ['Lucy', 27, 'Female'],
    ['David', 29, 'Male']
]

# 计算各列的最大宽度，确定输出格式
col_widths = [max(len(str(row[i])) for row in data + [header]) for i in range(len(header))]
format_string = ' '.join(['{:<%d}' % width for width in col_widths])

# 输出标题行
print(format_string.format(*header))

# 输出数据行
for row in data:
    print(format_string.format(*row))

运行以上代码，可以得到以下输出结果：

Name Age Gender
Tom  24  Male
Lucy 27  Female
David 29  Male

希望这个示例能够帮助你解决问题。如果还有其它问题，可以继续向我提问哦。

相关问题

用python写一个标题行固定，接下来的行按txt输出，不用pandas。给一个示例代

码。

当然，我很愿意回答您的问题，这是一个可以用 Python 编写的小程序，可以实现标题行固定，接下来的行按 txt 输出：

def output_text_file(file_name, title_row, data_rows):
    """
    将数据输出到指定的 txt 文件中，并实现标题行固定
    :param file_name: str, txt 文件名
    :param title_row: str, 标题行
    :param data_rows: list, 存储数据的列表
    """
    # 将标题行和数据行都添加到 content 列表中
    content = []
    content.append(title_row)
    content.extend(data_rows)

    # 找到最长的一行
    max_len = max([len(row) for row in content])

    # 将每一行都填充到与最长的一行一样长
    for i in range(len(content)):
        content[i] = content[i].ljust(max_len)

    # 将填充后的每一行都拼接成字符串，输出到 txt 文件中
    with open(file_name, "w") as f:
        for row in content:
            f.write(row + "\n")

# 示例
title_row = "姓名 年龄 地址"
data_rows = [
    "小明 18 北京市朝阳区",
    "张三 20 上海市浦东新区",
    "李四 22 广州市天河区",
    "王五 24 成都市高新区"
]

output_text_file("test.txt", title_row, data_rows)

这个小程序会将标题行固定在第一行，接下来的行会按照 txt 的格式输出，每一列都采用空格填充的方式，以保证每一列的宽度相同。

帮我用python写一个遍历dataframe每一行,跳过列的空值的代码

### 回答1：
当然可以，以下是代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, None, 7, None], 'C': [None, None, None, 10]})

# 遍历每一行，跳过列的空值
for index, row in df.iterrows():
    for col in df.columns:
        if pd.notna(row[col]):
            print(f"第{index+1}行，{col}列的值为{row[col]}")

这段代码可以遍历DataFrame的每一行，跳过列的空值，输出每个非空值的行号、列名和值。

### 回答2：
可以使用pandas库来遍历DataFrame每一行并跳过列的空值。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

假设我们有一个名为df的DataFrame对象，我们可以使用iterrows()函数来遍历每一行。然后，我们可以使用dropna()函数来删除空值所在的列。具体代码如下：

for index, row in df.iterrows():
# 跳过空值所在的列
row = row.dropna()
# 进行其他操作，例如打印每一行的值
print(row.values)

这段代码中，循环通过iterrows()函数来遍历每一行。在循环体内部，我们可以使用dropna()函数来删除空值所在的列，并将结果赋值给row变量。然后可以对row变量进行其他操作，例如打印每一行的值。

注意：如果希望跳过整行数据都为空的情况，可以在循环体内加上判断语句。

希望对你有所帮助！

### 回答3：
你可以使用dropna()函数来删除dataframe中的空值。以下是使用Python编写的遍历dataframe每一行并跳过列空值的代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, None],
        'C': [None, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 跳过列的空值
    row_without_null = row.dropna()
    print(row_without_null)

在这个示例中，我们首先导入了pandas库，然后创建了一个示例dataframe df。接下来，我们使用iterrows()函数遍历了df中的每一行。在每一行中，我们使用dropna()函数删除了空值，并将结果存储在row_without_null变量中。最后，我们打印出了每一行中去除空值的结果。

请注意，dropna()函数将删除包含空值的整个列，而不仅仅是空值本身。如果你只想删除每一行中的空值，请使用dropna()函数的参数axis=1。