print(filtered_df[['job_location','experiences', 'education','company_type','co_experiments','salary_similarity','experiences','avg_high_salary', 'avg_low_salary','job_information' ]])如何使输出数据比较规整

你可以使用Pandas中的to_string()方法，该方法可以将DataFrame对象转换为字符串，并且可以设置输出格式，使输出数据比较规整。以下是一个示例：

print(filtered_df[['job_location', 'experiences', 'education', 'company_type', 'co_experiments', 'salary_similarity', 'experiences', 'avg_high_salary', 'avg_low_salary', 'job_information']].to_string(index=False, justify='center'))

在这个示例中，我们设置了to_string()方法的index参数为False，这将防止DataFrame对象的索引列被输出。我们还设置了justify参数为'center'，这将使输出数据在每个单元格中居中对齐，从而使数据更加规整。

相关问题

代码解析：def scores_get(df,name,types,scoreszd): s = [] filtered_df = df[(df['省名'] == name) & (df['类型'] == types)].loc[:, ['省控线']] filtered_df = np.array(filtered_df) #numpy中把筛选出来的数据变为数组 filtered_df_zhong = filtered_df.flat #filtered_df_list = filtered_df_zhong.tolist() for i in filtered_df_zhong: s.append(i) scoreszd[name] = s

这段代码主要实现了从一个数据框中获取指定省份和类型的分数线数据，并将其存储到一个字典中。具体来说，这段代码的参数包括：

- `df`: 一个包含分数线数据的 pandas 数据框；
- `name`: 用户指定的省份名称；
- `types`: 用户指定的分数线类型；
- `scoreszd`: 用于存储分数线数据的字典。

代码的执行过程如下：

首先，代码定义了一个空列表 `s`，用于存储被筛选出来的分数线数据。然后，代码通过筛选操作从数据框中获取指定省份和类型的分数线数据，并将其存储到名为 `filtered_df` 的数据框中。接着，代码将 `filtered_df` 转化为 numpy 数组，并将其赋值给 `filtered_df_zhong` 变量。此处使用了 `flat` 方法，将二维数组变为一维数组。

最后，代码使用 for 循环遍历 `filtered_df_zhong` 变量中的每个元素，并逐个将其添加到列表 `s` 中。最后，代码将列表 `s` 存储到字典 `scoreszd` 中，以便后续的使用。

需要注意的是，这段代码没有对输入参数进行基本的检查，例如输入的省份名称和分数线类型是否存在于数据框中等。如果输入参数不正确，代码可能会抛出异常。

def filter_data(in_file): try: ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner') return filtered_df except: print('Please check the input file!') return None

这是一个 Python 函数，输入参数是一个 Excel 文件路径。函数的主要功能是读取 Excel 文件中的两个表格，将它们按照一个特定的列进行内连接，返回连接后的结果表格。如果读取 Excel 文件或者连接表格时出现错误，函数会返回 None。

其中，第一行的 `def filter_data(in_file):` 是函数的定义，`in_file` 是函数的输入参数。

第二行的 `try:` 开始了一个 try-except 块，用于捕获可能出现的异常。在 try 块中，第三行和第四行分别是读取 Excel 文件中的两个表格。在第四行中，使用 `join()` 函数将两个表格按照行索引进行内连接，连接方式为 inner。最后一行返回连接后的结果表格。

在 except 块中，如果出现了异常，函数会打印一条错误信息，并返回 None。