问题描述：

2018-09-18_reproducible_dataframe.ipynb

• 该问题之前被标记为“如何制作良好的可重复熊猫示例”的重复。

  • 如果您需要制作合成（虚假）数据来共享，请回答该问题。

  • 其他问题和相关答案涵盖如何创建可重现的数据框。

  • 他们没有介绍如何复制现有的数据框.to_clipboard，而这个问题专门介绍了.to_clipboard。

• 这似乎是一个显而易见的问题。然而，许多询问有关 Pandas 问题的用户都是新手，缺乏经验。

• 提出问题的一个关键部分是如何创建一个最小、完整和可验证的示例，它解释“什么”和“为什么”，但没有解释“如何”。

例如，作为OP，我可能有以下数据框：

• 对于这个例子，我创建了合成数据，这是一个创建可重现数据集的选项，但不属于这个问题的范围。

• 想想看，就好像您加载了一个文件，并且只需要共享其中的一点，就可以重现错误。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from string import ascii_lowercase as al

np.random.seed(365)
rows = 15
cols = 2
data = np.random.randint(0, 10, size=(rows, cols))
index = pd.bdate_range(datetime.today(), freq='d', periods=rows)

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=list(al[:cols]))

            a  b
2020-07-30  2  4
2020-07-31  1  5
2020-08-01  2  2
2020-08-02  9  8
2020-08-03  4  0
2020-08-04  3  3
2020-08-05  7  7
2020-08-06  7  0
2020-08-07  8  4
2020-08-08  3  2
2020-08-09  6  2
2020-08-10  6  8
2020-08-11  9  6
2020-08-12  1  6
2020-08-13  5  7

• 数据框后面可能会跟着其他代码，导致出现错误或无法产生预期结果

在 Stack Overflow 上提问时应提供的内容。

• 一个写得很好的连贯的问题 - 作为格式化的文本

• 产生错误的代码 -格式化文本

• 整个错误回溯 -格式化文本

• 可能的话，当前和预期的结果 - 作为格式化的文本，或图像（如果是情节）

• 数据以易于使用的形式呈现-格式化文本

请不要添加您的数据作为该问题的答案。

解决方案 1：

第一：请勿发布数据图像，请只发布文本

第二：不要将数据粘贴到评论部分或作为答案，而是编辑您的问题

如何快速从 pandas DataFrame 提供样本数据

• 回答这个问题的方法不止一种。但是，这个答案并不是一个详尽的解决方案。它提供了最简单的方法。

• 对于好奇的人，Stack Overflow 上还提供了其他更详细的解决方案。

1. 提供可共享数据集的链接（可能在 GitHub 上或 Google 上的共享文件）。如果数据集很大并且目标是优化某种方法，那么这尤其有用。缺点是数据将来可能不再可用，这会降低帖子的益处。

   • 问题中必须提供数据，但可以附带更广泛的数据集的链接。

   • 不要仅发布数据的链接或图像。

2. 提供输出df.head(10).to_clipboard(sep=',', index=True)

代码：

提供输出pandas.DataFrame.to_clipboard

df.head(10).to_clipboard(sep=',', index=True)

• 如果您有一个多索引 DataFrame，请添加注释，说明哪些列是索引。

• 注意：执行上一行代码时，不会出现任何输出。

  • 代码结果现在在剪贴板上。

• 将剪贴板粘贴到code blockStack Overflow 问题中

,a,b
2020-07-30,2,4
2020-07-31,1,5
2020-08-01,2,2
2020-08-02,9,8
2020-08-03,4,0
2020-08-04,3,3
2020-08-05,7,7
2020-08-06,7,0
2020-08-07,8,4
2020-08-08,3,2

• 尝试回答您的问题的人可以将其复制到剪贴板，然后执行以下操作：

df = pd.read_clipboard(sep=',')

数据框的其他位置.head(10)

• .iloc使用属性指定数据框的一部分

• 以下示例选择第 3 - 11 行以及所有列

df.iloc[3:12, :].to_clipboard(sep=',')

其他参考资料pd.read_clipboard

• 使用 pd.read_clipboard 指定多级列？

• 使用 pd.read_clipboard 时如何处理带有空格的列名？

• 使用 pd.read_clipboard 复制数据框时如何处理自定义命名索引？

Google Colab 用户

• .to_clipboard()不起作用

• 用于.to_dict()复制数据框

# if you have a datetime column, convert it to a str
df['date'] = df['date'].astype('str')

# if you have a datetime index, convert it to a str
df.index = df.index.astype('str')

# output to a dict
df.head(10).to_dict(orient='index')

# which will look like
{'2020-07-30': {'a': 2, 'b': 4},
 '2020-07-31': {'a': 1, 'b': 5},
 '2020-08-01': {'a': 2, 'b': 2},
 '2020-08-02': {'a': 9, 'b': 8},
 '2020-08-03': {'a': 4, 'b': 0},
 '2020-08-04': {'a': 3, 'b': 3},
 '2020-08-05': {'a': 7, 'b': 7},
 '2020-08-06': {'a': 7, 'b': 0},
 '2020-08-07': {'a': 8, 'b': 4},
 '2020-08-08': {'a': 3, 'b': 2}}

# copy the previous dict and paste into a code block on SO
# the dict can be converted to a dataframe with 
# df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')  # d is the name of the dict
# convert datatime column or index back to datetime

• 如需更详尽的答案，请使用.to_dict()

  • 如何使用 df.to_dict() 轻松共享示例数据框

  • 如何制作良好的可重复的熊猫示例

解决方案 2：

如果你执行类似操作print(df.head(20))并将输出粘贴为代码格式，那么我们可以使用pd.read_clipboard()它将数据加载到数据框中。这种方法适用于标签下发布的绝大多数问题pandas，但对于涉及的问题则失败了multiindex