pandas.DataFrame.to_html #
- 数据框。to_html ( buf = None , * , columns = None , col_space = None , header = True , index = True , na_rep = 'NaN' , formatters = None , float_format = None , sparsify = None , index_names = True , justify = None , max_rows = None、 max_cols = None、 show_dimensions = False、 decimal_rows = True、 classes = None、 escape = True、 notebook = False 、border = None、 table_id = None、 render_links = False、 encoding = None) [来源]#
将 DataFrame 渲染为 HTML 表。
- 参数:
- buf str,Path 或类似 StringIO,可选,默认 None
要写入的缓冲区。如果没有,则输出以字符串形式返回。
- columns类数组,可选,默认 None
要写入的列的子集。默认写入所有列。
- col_space str 或 int,int 或 str 的列表或字典,可选
每列的最小宽度(以 CSS 长度单位表示)。假定 int 为 px 单位。
- 标头布尔值,可选
是否打印列标签,默认True。
- 索引bool,可选,默认 True
是否打印索引(行)标签。
- na_rep str,可选,默认 'NaN'
要使用的字符串表示形式
NaN
。- 格式化程序列表、元组或单参数字典。功能,可选
格式化程序功能可按位置或名称应用于列的元素。每个函数的结果必须是 unicode 字符串。列表/元组的长度必须等于列数。
- float_format单参数函数,可选,默认 None
格式化程序函数适用于列的元素(如果它们是浮点数)。该函数必须返回一个 unicode 字符串,并且仅应用于非
NaN
元素,并由NaN
处理na_rep
。- sparsify bool,可选,默认 True
对于具有分层索引的 DataFrame 设置为 False 以打印每行的每个多索引键。
- index_names bool,可选,默认 True
打印索引的名称。
- 对齐str,默认无
如何对齐列标签。如果 None 使用打印配置中的选项(由 set_option 控制),则“正确”开箱即用。有效值为
左边
正确的
中心
证明合法
证明所有
开始
结尾
继承
匹配父级
最初的
未设置。
- max_rows int,可选
控制台中显示的最大行数。
- max_cols int,可选
控制台中显示的最大列数。
- show_dimensions bool, 默认 False
显示 DataFrame 维度(行数乘列数)。
- 十进制str,默认 '.'
被识别为小数点分隔符的字符,例如欧洲的“,”。
- bold_rows布尔值,默认 True
将输出中的行标签设为粗体。
- 类str 或列表或元组,默认 None
应用于生成的 html 表的 CSS 类。
- escape bool,默认 True
将字符 <、> 和 & 转换为 HTML 安全序列。
- 笔记本{True, False}, 默认 False
生成的 HTML 是否适用于 IPython Notebook。
- 边界整数
属性
border=border
包含在开始 <table>标记中。默认pd.options.display.html.border
。- table_id str,可选
如果指定,则css id 包含在开始<table>标记中。
- render_links bool, 默认 False
将 URL 转换为 HTML 链接。
- 编码str,默认“utf-8”
设置字符编码。
- 返回:
- 字符串或无
如果 buf 为 None,则以字符串形式返回结果。否则返回 None。
也可以看看
to_string
将 DataFrame 转换为字符串。
例子
>>> df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2], 'col2': [4, 3]}) >>> html_string = '''<table border="1" class="dataframe"> ... <thead> ... <tr style="text-align: right;"> ... <th></th> ... <th>col1</th> ... <th>col2</th> ... </tr> ... </thead> ... <tbody> ... <tr> ... <th>0</th> ... <td>1</td> ... <td>4</td> ... </tr> ... <tr> ... <th>1</th> ... <td>2</td> ... <td>3</td> ... </tr> ... </tbody> ... </table>''' >>> assert html_string == df.to_html()