为什么熊猫不将整个 column.values 打印到 csv

Question

抱歉，如果这是一个重复的问题，我不知道如何表达我的问题，并且我无法准确找到我正在寻找的内容。我对python和编程有点陌生。基本上，我有一个大型数据集，我试图将每个 ID 的每个主题（1 到 3）分组为一个行形式。它看起来像这样：

1 2 3 I
A A A 1
T T T 1
C C C 1
...
C C A 2
T T T 2
C C C 2
...
A A A 3
G G C 3
C C C 3
...

除了我的数据表要大得多。我用python将此表加载到熊猫中，使用以下内容：

grouped=dataframe.groupby('I')
testframe=[]
testframe.append(grouped[person].values)
test_data=DataFrame(testframe)

我得到了一些我期望的东西，但是当我将它打印到 CSV 时它只打印：

['G', 'T', 'T', ..., 'T', 'G', 'C']

如何让它打印所有值而不仅仅是一个子集？有没有更好的方法来实现我正在做的事情。整体输出是正确的，我只需要每个元素，而不是这个缩短的版本。我怎样才能做到这一点？

-edit- 增加我的意思的清晰度.. 例如：
len(test_data[0]['SomeGeneID']) output: 2571 and prints the truncated list len(test_data[0]['DifferentgeneID']) output: 879 and prints entire list
我想我的问题是为什么会发生这种情况，我该如何预防，有没有比 pandas 更好的方法来实现我的目标？

Answer 1

对于 0.12 代码有效，grouped[person].values 是一个系列，其索引来自 dataframe['I'] 不同的值和 dataframe[person] 对应项的数组。

生成的数据框随后包含一列数据类型对象，并将其存储在 csv 中，其表示形式省略了长数组。

准确地说，您生成的数据框通常不能是正确的 csv，因为不同的行可能有不同的长度。如果组的长度不大于l，您可以尝试使用pd.DataFrame(map(list, grouped[person].values)) 之类的方法，使其成为具有l 列的DataFrame，None 用于缺失值（较短的行）。