Python中的pandas.to_markdown()

如果你是一名Python程序员，而且是一名数据分析方向的程序员，那么你一定对pandas库不会陌生。pandas是数据分析的利器，它提供了大量方便的数据读取、处理、计算、可视化等功能，是数据分析师必备的工具之一。其中，pandas.to_markdown()是一个非常实用的函数，它可以将pandas的数据框转换成漂亮的markdown格式！

基本介绍

pandas.to_markdown()函数是pandas 1.0.0版本新增的功能，可以将Dataframe转换成markdown表格格式。使用to_markdown()函数可以将Dataframe以markdown表格的形式输出到控制台或文件中，并且可以自定义表格样式。to_markdown()函数的语法如下：

pandas.DataFrame.to_markdown(self, **kwargs)

其中，**kwargs是一些可选参数，用于自定义表格输出的格式。下面我们来介绍一些常用的参数。

常用参数

index

index参数用于控制是否输出行索引。默认情况下，输出的markdown表格不包含行索引。设置index=True后，行索引将作为markdown表格的第一列输出。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [5000, 6000, 7000]
})

print(df.to_markdown(index=True))

输出结果如下：

| | Name | Age | Salary | |---:|:---------|:------|---------:| | 0 | Alice | 25 | 5000 | | 1 | Bob | 30 | 6000 | | 2 | Charlie | 35 | 7000 |

headers

headers参数用于控制是否输出列名。默认情况下，输出的markdown表格包含列名。设置headers=False后，列名将不会输出。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [5000, 6000, 7000]
})

print(df.to_markdown(headers=False))

输出结果如下：

| | | | | |---:|-----:|--:|--:| | 0 | Alice | 25 | 5000 | | 1 | Bob | 30 | 6000 | | 2 | Charlie | 35 | 7000 |

tablefmt

tablefmt参数用于指定输出表格的格式。默认情况下，输出的markdown表格格式为"pipe"，即输出的表格元素用"|"分隔。其他可用的格式有：

• plain：普通文本格式
• simple：简单表格格式
• grid：有网格线的表格格式
• fancy_grid：华丽有网格线的表格格式
• github：Github风格的表格格式

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [5000, 6000, 7000]
})

print(df.to_markdown(tablefmt='plain'))

输出结果如下：

|    | Name     | Age   |   Salary |
|---:|:---------|:------|---------:|
|  0 | Alice    |    25 |     5000 |
|  1 | Bob      |    30 |     6000 |
|  2 | Charlie  |    35 |     7000 |

floatfmt

floatfmt参数用于指定浮点数的输出格式。默认情况下，浮点数会输出为科学计数法的形式。设置floatfmt='.2f'后，浮点数将输出为小数点后保留2位的形式。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [5000.123456, 6000.789012, 7000.345678]
})

print(df.to_markdown(floatfmt='.2f'))

输出结果如下：

| | Name | Age | Salary | |---:|:---------|------:|---------:| | 0 | Alice | 25.00 | 5000.12 | | 1 | Bob | 30.00 | 6000.79 | | 2 | Charlie | 35.00 | 7000.35 |

总结

通过本文的介绍，相信大家已经对pandas.to_markdown()这个函数有了更深入的了解。该函数的应用可以大大方便数据分析人员对数据的输出和分享，同时也提高了数据的可读性和美观度。希望这篇文章能对大家的工作和学习有所帮助。