python：逐行打印多个字典和字符串答案

【问题标题】：python: print multiple dictionaries and strings line by linepython：逐行打印多个字典和字符串
【发布时间】：2021-05-26 13:37:36
【问题描述】：

我有一个包含不同列的数据框，我计算了每列的 value_counts 并将它们转换为_dict。我现在想逐行打印它们，并添加一些描述每个字典的字符串，如下所示：

print( 'Names and counts',
       '\n',
       df['names'].value_counts()[:3].to_dict(),
       '\n',
       'Last names and counts',
       '\n',
       df['last names'].value_counts()[:3].to_dict(),
       'Staff names and counts',
       '\n',
       df['staff_names'].value_counts()[:3].to_dict(),
       '\n',
       'Staff last names and counts',
       '\n',
       df['staff last names'].value_counts()[:3].to_dict())

Current output:
 Names and counts
{"Jack": 20, "John": 10, "Samuel": 9}

 Last names and counts
{"Brown": 25, "Smith": 30, "Jackson": 5}

 Staff names and counts
{"Mars": 22, "Joshua": 20, "Simon": 8}

 Staff last names and counts
{"Bernard": 27, "Kohlen": 16, "Dimun": 7}

所以我希望输出如下所示：

Desired output:

 Names and counts
{"Jack": 20,
 "John": 10,
 "Samuel": 9}

 Last names and counts
{"Brown": 25,
 "Smith": 30,
 "Jackson": 5}

 Staff names and counts
{"Mars": 22,
 "Joshua": 20,
 "Simon": 8}

 Staff last names and counts
{"Bernard": 27,
 "Kohlen": 16,
 "Dimun": 7}

我已经尝试使用 pprint() 或 print() 来代替，但这会引发错误。

我也尝试添加 print(*each dictionary, sep= '\n') 但它只返回索引并删除数字（计数）

【问题讨论】：

你当前的输出是多少？
当前输出为：一行中的所有字典项
好的，我有一个解决方案..

标签： python pandas dictionary printing pprint

【解决方案1】：

试试这个，

import json
print( 'Names and counts',
       '\n',
       json.dumps(df['names'].value_counts()[:3].to_dict(),indent=2),
       '\n',
       'Last names and counts',
       '\n',
       json.dumps(df['last names'].value_counts()[:3].to_dict(),indent=2),
       'Staff names and counts',
       '\n',
       json.dumps(df['staff_names'].value_counts()[:3].to_dict(),indent=2),
       '\n',
       'Staff last names and counts',
       '\n',
       json.dumps(df['staff last names'].value_counts()[:3].to_dict(),indent=2)

将 indent 参数更改为更大的数字以获得更好的格式..

注意：经过 Creator 测试并且工作正常。

【讨论】：

请测试代码并检查您是否达到了最终目标..
非常感谢，它就像魔术一样工作 :)
太棒了！祝你好运。

【解决方案2】：

使用json.dumps 和indent = 字典级别：

for c in df.columns:
    print(f"{c} and counts\n{json.dumps(df[c].value_counts()[:3].to_dict(),indent=2)}")

【讨论】：