使用to_html将CSS类应用于Pandas DataFrame
spa*_*row 31 python dataframe pandas
我在使用Pandas"to_html"方法应用"classes"参数来设置DataFrame样式时遇到了麻烦.
"classes:str或list或tuple,默认无CSS类(es)应用于生成的html表"来自:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_html. HTML
我可以像这样呈现样式化的DataFrame(例如):
df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
myhtml = df.style.set_properties(**{'font-size': '11pt', 'font-family': 'Calibri','border-collapse': 'collapse','border': '1px solid black'}).render()
with open('myhtml.html','w') as f:
f.write(myhtml)
如何使用带有"to_html"的"classes"来设置数据框架的html输出,如下所示:
df.to_html('myhtml.html',classes=<something here>)
Par*_*ait 42
Pandas' to_html只输出一个包含HTML表格标记的大字符串.classes参数是一个便利处理程序,用于提供将在先前创建的 CSS文档中引用<table>的类属性.因此,合并到更广泛的HTML文档构建中,引用外部CSS.to_html
有趣的是,to_html添加了<table class="dataframe mystyle">可以在CSS中单独.dataframe {...} .mystyle{...}或一起引用的双类.dataframe.mystyle {...}.下面用随机数据进行演示.
数据
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('colheader_justify', 'center')
np.random.seed(6182018)
demo_df = pd.DataFrame({'date': np.random.choice(pd.date_range('2018-01-01', '2018-06-18', freq='D'), 50),
'analysis_tool': np.random.choice(['pandas', 'r', 'julia', 'sas', 'stata', 'spss'],50),
'database': np.random.choice(['postgres', 'mysql', 'sqlite', 'oracle', 'sql server', 'db2'],50),
'os': np.random.choice(['windows 10', 'ubuntu', 'mac os', 'android', 'ios', 'windows 7', 'debian'],50),
'num1': np.random.randn(50)*100,
'num2': np.random.uniform(0,1,50),
'num3': np.random.randint(100, size=50),
'bool': np.random.choice([True, False], 50)
},
columns=['date', 'analysis_tool', 'num1', 'database', 'num2', 'os', 'num3', 'bool']
)
print(demo_df.head(10))
# date analysis_tool num1 database num2 os num3 bool
# 0 2018-04-21 pandas 153.474246 mysql 0.658533 ios 74 True
# 1 2018-04-13 sas 199.461669 sqlite 0.656985 windows 7 11 False
# 2 2018-06-09 stata 12.918608 oracle 0.495707 android 25 False
# 3 2018-04-24 spss 88.562111 sql server 0.113580 windows 7 42 False
# 4 2018-05-05 spss 110.231277 oracle 0.660977 windows 10 76 True
# 5 2018-04-05 sas -68.140295 sql server 0.346894 windows 10 0 True
# 6 2018-05-07 julia 12.874660 postgres 0.195217 ios 79 True
# 7 2018-01-22 r 189.410928 mysql 0.234815 windows 10 56 False
# 8 2018-01-12 pandas -111.412564 sql server 0.580253 debian 30 False
# 9 2018-04-12 r 38.963967 postgres 0.266604 windows 7 46 False
CSS (另存为df_style.css)
/* includes alternating gray and white with on-hover color */
.mystyle {
font-size: 11pt;
font-family: Arial;
border-collapse: collapse;
border: 1px solid silver;
}
.mystyle td, th {
padding: 5px;
}
.mystyle tr:nth-child(even) {
background: #E0E0E0;
}
.mystyle tr:hover {
background: silver;
cursor: pointer;
}
熊猫
pd.set_option('colheader_justify', 'center') # FOR TABLE <th>
html_string = '''
<html>
<head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="df_style.css"/>
<body>
{table}
</body>
</html>.
'''
# OUTPUT AN HTML FILE
with open('myhtml.html', 'w') as f:
f.write(html_string.format(table=demo_df.to_html(classes='mystyle')))
OUTPUT
HTML (引用df_style.css,假设在同一目录中;请参阅表中的类参数)
<html>
<head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="df_style.css"/>
<body>
<table border="1" class="dataframe mystyle">
<thead>
<tr style="text-align: center;">
<th></th>
<th>date</th>
<th>analysis_tool</th>
<th>num1</th>
<th>database</th>
<th>num2</th>
<th>os</th>
<th>num3</th>
<th>bool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>0</th>
<td>2018-04-21</td>
<td>pandas</td>
<td>153.474246</td>
<td>mysql</td>
<td>0.658533</td>
<td>ios</td>
<td>74</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>1</th>
<td>2018-04-13</td>
<td>sas</td>
<td>199.461669</td>
<td>sqlite</td>
<td>0.656985</td>
<td>windows 7</td>
<td>11</td>
<td>False</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>2018-06-09</td>
<td>stata</td>
<td>12.918608</td>
<td>oracle</td>
<td>0.495707</td>
<td>android</td>
<td>25</td>
<td>False</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>2018-04-24</td>
<td>spss</td>
<td>88.562111</td>
<td>sql server</td>
<td>0.113580</td>
<td>windows 7</td>
<td>42</td>
<td>False</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>2018-05-05</td>
<td>spss</td>
<td>110.231277</td>
<td>oracle</td>
<td>0.660977</td>
<td>windows 10</td>
<td>76</td>
<td>True</td>
</tr>
...
</tbody>
</table>
</body>
</html>
- 不是它不是。检查页面源代码，即使您的浏览器呈现表格，您也会看到`<html>`、`<body>` 和其他标签丢失。 (3认同)
- 谢谢，这很令人困惑，因为在将其类与“to_html”一起使用之前，需要在“html_string”中引用 .css 文件。似乎应该有一种方法可以直接从参数指定 .css 文件。 (2认同)
- 我认为大熊猫作者将方法标记为to_html（）时确实感到困惑，而实际上是to_html_table_string（）。用这种方法不能产生完整的HTML文档，而* class *是在<table>输出中创建的特殊属性。另外，* class *不仅保留用于CSS，还可以在Javascript / JQuery和其他语言中使用。 (2认同)
本质上，pandas.to_html() 只是导出一个普通的 HTML 表格。您可以在正文中的任何位置插入表格，并通过样式部分中的 CSS 控制样式。
<html>
<head>
<style>
table, th, td {{font-size:10pt; border:1px solid black; border-collapse:collapse; text-align:left;}}
th, td {{padding: 5px;}}
</style>
</head>
<body>
{
pandas.to_html()
}
</body>
</html>
我发现最精确、坦率地说最简单的方法是跳过样式、 to_html() 等，并使用 df.to_dict() 方法将 DF 转换为字典。
具体来说，给我带来麻烦的是在 Outlook 电子邮件中显示样式化的 pandas html，因为它无法正确呈现 pandas 产生的 css 混乱。
迭代字典并生成 html，只需将键/值包装在您需要的标签中，添加类等，然后将所有这些连接到一个字符串中。然后将此 str 粘贴到带有预定义 css 的准备好的模板中。
为了方便起见，我发现导出相同的 df 两次很有用，使用 .to_dict() 和 to_dict('index') 首先填充列，然后逐行向下工作。或者只拥有相关列名称的列表。
dict_data = [df.to_dict(), df.to_dict('index')]
return_str = '<table><tr>'
for key in dict_data[0].keys():
return_str = return_str + '<th class="header">' + key + '</th>'
return_str = return_str + '</tr>'
for key in dict_data[1].keys():
return_str = return_str + '<tr><th class="index">' + key + '</th>'
for subkey in dict_data[1][key]:
return_str = return_str + '<td>' + dict_data[1][key][subkey] + '</td>'
return_str = return_str + '</tr></table>'
然后 return_str 进入模板。
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