如何将 pandas 数据框打印为基于文本的漂亮表格，如下所示？
+------------+---------+-------------+
| column_one | col_two | column_3 |
+------------+---------+-------------+
| 0 | 0.0001 | ABCD |
| 1 | 1e-005 | ABCD |
| 2 | 1e-006 | long string |
| 3 | 1e-007 | ABCD |
+------------+---------+-------------+
我刚刚找到了一个很好的工具来满足这种需求，它叫做tabulate。
它打印表格数据并与DataFrame.
from tabulate import tabulate
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_two' : [0.0001, 1e-005 , 1e-006, 1e-007],
'column_3' : ['ABCD', 'ABCD', 'long string', 'ABCD']})
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))
+----+-----------+-------------+
| | col_two | column_3 |
|----+-----------+-------------|
| 0 | 0.0001 | ABCD |
| 1 | 1e-05 | ABCD |
| 2 | 1e-06 | long string |
| 3 | 1e-07 | ABCD |
+----+-----------+-------------+
笔记：
要抑制所有类型数据的行索引，请传递
showindex="never"或showindex=False。
如果您想要一个内置函数将您的数据转储到某个 github markdown 中，那么您现在有了一个。看看to_markdown：
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1, 2, 3]}, index=['a', 'a', 'b'])
print(df.to_markdown())
| | A | B |
|:---|----:|----:|
| a | 1 | 1 |
| a | 2 | 2 |
| b | 3 | 3 |
这是 github 上的样子：
请注意，您仍然需要安装该tabulate软件包。
一个简单的方法是输出为 html，pandas 开箱即用：
df.to_html('temp.html')
如果您在 Jupyter notebook 中，您可以运行以下代码以交互方式在格式良好的表格中显示数据框。
此答案基于上面的 to_html('temp.html') 答案，但不是创建文件，而是直接在笔记本中显示格式良好的表格：
from IPython.display import display, HTML
display(HTML(df.to_html()))
此代码归功于以下示例：Show DataFrame as table in iPython Notebook
您可以使用prettytable将表格呈现为文本。诀窍是将 data_frame 转换为内存中的 csv 文件并漂亮地读取它。这是代码：
from StringIO import StringIO
import prettytable
output = StringIO()
data_frame.to_csv(output)
output.seek(0)
pt = prettytable.from_csv(output)
print pt
我使用了 Ofer 的答案一段时间，发现它在大多数情况下都很棒。不幸的是，由于pandas 的 to_csv和prettytable的 from_csv 之间的不一致，我不得不以不同的方式使用 prettytable。
一个失败案例是包含逗号的数据框：
pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': ['a,', 'b']})
Prettytable 引发了以下形式的错误：
Error: Could not determine delimiter
以下函数处理这种情况：
def format_for_print(df):
table = PrettyTable([''] + list(df.columns))
for row in df.itertuples():
table.add_row(row)
return str(table)
如果您不关心索引，请使用：
def format_for_print2(df):
table = PrettyTable(list(df.columns))
for row in df.itertuples():
table.add_row(row[1:])
return str(table)
跟进马克的回答，如果您出于某种原因不使用 Jupyter，例如您想在控制台上进行一些快速测试，您可以使用该DataFrame.to_string方法，该方法至少从 Pandas 0.12 (2014) 开始有效.
import pandas as pd
matrix = [(1, 23, 45), (789, 1, 23), (45, 678, 90)]
df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('abc'))
print(df.to_string())
# outputs:
# a b c
# 0 1 23 45
# 1 789 1 23
# 2 45 678 90
也许你正在寻找这样的东西：
def tableize(df):
if not isinstance(df, pd.DataFrame):
return
df_columns = df.columns.tolist()
max_len_in_lst = lambda lst: len(sorted(lst, reverse=True, key=len)[0])
align_center = lambda st, sz: "{0}{1}{0}".format(" "*(1+(sz-len(st))//2), st)[:sz] if len(st) < sz else st
align_right = lambda st, sz: "{0}{1} ".format(" "*(sz-len(st)-1), st) if len(st) < sz else st
max_col_len = max_len_in_lst(df_columns)
max_val_len_for_col = dict([(col, max_len_in_lst(df.iloc[:,idx].astype('str'))) for idx, col in enumerate(df_columns)])
col_sizes = dict([(col, 2 + max(max_val_len_for_col.get(col, 0), max_col_len)) for col in df_columns])
build_hline = lambda row: '+'.join(['-' * col_sizes[col] for col in row]).join(['+', '+'])
build_data = lambda row, align: "|".join([align(str(val), col_sizes[df_columns[idx]]) for idx, val in enumerate(row)]).join(['|', '|'])
hline = build_hline(df_columns)
out = [hline, build_data(df_columns, align_center), hline]
for _, row in df.iterrows():
out.append(build_data(row.tolist(), align_right))
out.append(hline)
return "\n".join(out)
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [11111, 22, 333]], columns=['a', 'b', 'c'])
print tableize(df)
输出： +-------+----+-----+ | 一个 | 乙 | c | +-------+----+-----+ | 1 | 2 | 3 | | 11111 | 22 | 333 | +-------+----+-----+