将一串数字排序到网格中
Sorting a string of numbers into a grid
我需要将一长串 ID 号排序为 'grids'，其中 8 个 ID 号向下（8 cells/rows），6 个 ID 号（或 6 列长等），已排序ID 号从小到大。当一个'grid'是'full'时，第一个格子放不下的数字应该继续组成第二个格子，依此类推。最后一行的最后 4 个单元格应为空白。 （这是实验室程序的模板）。
即这是我拥有的数据：
column of ID numbers
这就是我想要的样子（但是，其中 6 个）
example 'grid'
这是一种方法。
示例数据
import pandas as pd
import numpy as np
# Sorted list of string IDs
l = np.arange(0, 631, 1).astype('str')
代码
N = 44
# Ensure we can reshape last group
data = np.concatenate((l, np.repeat('', N-len(l)%N)))
# Split array, make a separate `DataFrame` for each grid.
data = [
pd.DataFrame(np.concatenate((x, np.repeat('', 4))).reshape(8,6))
for x in np.array_split(data, np.arange(N, len(l), N))
]
df = pd.concat(data, ignore_index=True) # If want a single df in the end
输出df：
0 1 2 3 4 5
0 0 1 2 3 4 5
1 6 7 8 9 10 11
2 12 13 14 15 16 17
3 18 19 20 21 22 23
4 24 25 26 27 28 29
5 30 31 32 33 34 35
6 36 37 38 39 40 41
7 42 43
8 44 45 46 47 48 49
9 50 51 52 53 54 55
10 56 57 58 59 60 61
11 62 63 64 65 66 67
12 68 69 70 71 72 73
13 74 75 76 77 78 79
14 80 81 82 83 84 85
15 86 87
16 88 89 90 91 92 93
...
110 608 609 610 611 612 613
111 614 615
112 616 617 618 619 620 621
113 622 623 624 625 626 627
114 628 629 630
115
116
117
118
119
func = lambda lst,n: np.pad(lst, (0,n*(1+len(lst)//n) - len(lst)), 'constant')
rows, cols = 8, 6
arr = np.arange(1, 283, 1) ##np.array(df.A)
new_df = pd.DataFrame(func(arr, rows*cols).reshape(-1,cols))
new_df
0 1 2 3 4 5
0 1 2 3 4 5 6
1 7 8 9 10 11 12
2 13 14 15 16 17 18
3 19 20 21 22 23 24
4 25 26 27 28 29 30
5 31 32 33 34 35 36
6 37 38 39 40 41 42
7 43 44 45 46 47 48
8 49 50 51 52 53 54
9 55 56 57 58 59 60
10 61 62 63 64 65 66
11 67 68 69 70 71 72
12 73 74 75 76 77 78
13 79 80 81 82 83 84
14 85 86 87 88 89 90
15 91 92 93 94 95 96
16 97 98 99 100 101 102
17 103 104 105 106 107 108
18 109 110 111 112 113 114
19 115 116 117 118 119 120
20 121 122 123 124 125 126
21 127 128 129 130 131 132
22 133 134 135 136 137 138
23 139 140 141 142 143 144
24 145 146 147 148 149 150
25 151 152 153 154 155 156
26 157 158 159 160 161 162
27 163 164 165 166 167 168
28 169 170 171 172 173 174
29 175 176 177 178 179 180
30 181 182 183 184 185 186
31 187 188 189 190 191 192
32 193 194 195 196 197 198
33 199 200 201 202 203 204
34 205 206 207 208 209 210
35 211 212 213 214 215 216
36 217 218 219 220 221 222
37 223 224 225 226 227 228
38 229 230 231 232 233 234
39 235 236 237 238 239 240
40 241 242 243 244 245 246
41 247 248 249 250 251 252
42 253 254 255 256 257 258
43 259 260 261 262 263 264
44 265 266 267 268 269 270
45 271 272 273 274 275 276
46 277 278 279 280 281 282
47 0 0 0 0 0 0
我认为最好将此数据框保存到 excel 工作表中，然后手动删除最后填充的零。希望这对您有所帮助
我需要将一长串 ID 号排序为 'grids'，其中 8 个 ID 号向下（8 cells/rows），6 个 ID 号（或 6 列长等），已排序ID 号从小到大。当一个'grid'是'full'时，第一个格子放不下的数字应该继续组成第二个格子，依此类推。最后一行的最后 4 个单元格应为空白。 （这是实验室程序的模板）。
即这是我拥有的数据： column of ID numbers
这就是我想要的样子（但是，其中 6 个） example 'grid'
这是一种方法。
示例数据
import pandas as pd
import numpy as np
# Sorted list of string IDs
l = np.arange(0, 631, 1).astype('str')
代码
N = 44
# Ensure we can reshape last group
data = np.concatenate((l, np.repeat('', N-len(l)%N)))
# Split array, make a separate `DataFrame` for each grid.
data = [
pd.DataFrame(np.concatenate((x, np.repeat('', 4))).reshape(8,6))
for x in np.array_split(data, np.arange(N, len(l), N))
]
df = pd.concat(data, ignore_index=True) # If want a single df in the end
输出df：
0 1 2 3 4 5
0 0 1 2 3 4 5
1 6 7 8 9 10 11
2 12 13 14 15 16 17
3 18 19 20 21 22 23
4 24 25 26 27 28 29
5 30 31 32 33 34 35
6 36 37 38 39 40 41
7 42 43
8 44 45 46 47 48 49
9 50 51 52 53 54 55
10 56 57 58 59 60 61
11 62 63 64 65 66 67
12 68 69 70 71 72 73
13 74 75 76 77 78 79
14 80 81 82 83 84 85
15 86 87
16 88 89 90 91 92 93
...
110 608 609 610 611 612 613
111 614 615
112 616 617 618 619 620 621
113 622 623 624 625 626 627
114 628 629 630
115
116
117
118
119
func = lambda lst,n: np.pad(lst, (0,n*(1+len(lst)//n) - len(lst)), 'constant')
rows, cols = 8, 6
arr = np.arange(1, 283, 1) ##np.array(df.A)
new_df = pd.DataFrame(func(arr, rows*cols).reshape(-1,cols))
new_df
0 1 2 3 4 5
0 1 2 3 4 5 6
1 7 8 9 10 11 12
2 13 14 15 16 17 18
3 19 20 21 22 23 24
4 25 26 27 28 29 30
5 31 32 33 34 35 36
6 37 38 39 40 41 42
7 43 44 45 46 47 48
8 49 50 51 52 53 54
9 55 56 57 58 59 60
10 61 62 63 64 65 66
11 67 68 69 70 71 72
12 73 74 75 76 77 78
13 79 80 81 82 83 84
14 85 86 87 88 89 90
15 91 92 93 94 95 96
16 97 98 99 100 101 102
17 103 104 105 106 107 108
18 109 110 111 112 113 114
19 115 116 117 118 119 120
20 121 122 123 124 125 126
21 127 128 129 130 131 132
22 133 134 135 136 137 138
23 139 140 141 142 143 144
24 145 146 147 148 149 150
25 151 152 153 154 155 156
26 157 158 159 160 161 162
27 163 164 165 166 167 168
28 169 170 171 172 173 174
29 175 176 177 178 179 180
30 181 182 183 184 185 186
31 187 188 189 190 191 192
32 193 194 195 196 197 198
33 199 200 201 202 203 204
34 205 206 207 208 209 210
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37 223 224 225 226 227 228
38 229 230 231 232 233 234
39 235 236 237 238 239 240
40 241 242 243 244 245 246
41 247 248 249 250 251 252
42 253 254 255 256 257 258
43 259 260 261 262 263 264
44 265 266 267 268 269 270
45 271 272 273 274 275 276
46 277 278 279 280 281 282
47 0 0 0 0 0 0
我认为最好将此数据框保存到 excel 工作表中，然后手动删除最后填充的零。希望这对您有所帮助