以表格方式显示Pandas数据框架

在这篇文章中，我们将看到如何以表格的形式显示一个DataFrame，并在行和列周围加上边框。以表格的形式显示DataFrame是很有必要的，因为它有助于数据的正确和容易的可视化。现在，让我们借助例子来看看有哪些方法可以实现这个目标。

示例1 :以表格形式显示数据框架的一种方法是使用IPython.display的display()函数。

# importing the modules
from IPython.display import display
import pandas as pd
  
# creating a DataFrame
dict = {'Name' : ['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
        'Maths' : [87, 91, 97, 95],
        'Science' : [83, 99, 84, 76]}
df = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
display(df)

输出 :
以表格方式显示Pandas数据框架

例子2：在这个例子中，我们将使用DataFrame.style。它返回一个Styler对象，该对象拥有用于格式化和显示DataFrame的有用方法。

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating a DataFrame
dict = {'Name' : ['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
        'Maths' : [87, 91, 97, 95],
        'Science' : [83, 99, 84, 76]}
df = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
df.style

输出 :
以表格方式显示Pandas数据框架

示例3 :使用DataFrame.style我们也可以为我们的数据框架表添加不同的样式。比如，在这个例子中，我们将用蓝色显示所有大于90的值，其余的用黑色。为了实现这一点，我们将使用DataFrame.style.applymap()来遍历表格中的所有值并应用该样式。

# importing the modules
import pandas as pd
import numpy as np
  
def color_negative_red(val):
    """
    Takes a scalar and returns a string with
    the css property `'color: red'` for negative
    strings, black otherwise.
    """
    color = 'blue' if val > 90 else 'black'
    return 'color: % s' % color
  
# creating a DataFrame
dict = {'Maths' : [87, 91, 97, 95],
        'Science' : [83, 99, 84, 76]}
df = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
df.style.applymap(color_negative_red)

输出 :
以表格方式显示Pandas数据框架

例子4：我们也可以使用一个叫做tabulate的库来实现这个目的。它是一个包含不同风格的数据帧显示的库。在这个例子中，我们将使用 “psql “样式。

# importing the modules
from tabulate import tabulate
import pandas as pd
  
# creating a DataFrame
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
        'Maths':[87, 91, 97, 95],
        'Science':[83, 99, 84, 76]}
df = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
print(tabulate(df, headers = 'keys', tablefmt = 'psql'))

输出 :
以表格方式显示Pandas数据框架