本文介绍如何使用 tabulate 库将两个 Pandas DataFrame 垂直连接成一个表格，其中一个 DataFrame 包含数据，另一个 DataFrame 包含文本摘要。我们将展示两种方法：一种是手动设置摘要列的宽度，另一种是动态调整摘要列的宽度以匹配数据 DataFrame 的宽度。通过这些方法，你可以创建包含数据和摘要信息的清晰、易读的表格。
在数据分析和报告中，有时需要在表格中包含文本摘要，以便更好地解释数据。tabulate 库是一个强大的工具，可以将数据以各种格式打印成表格。本文将介绍如何使用 tabulate 库将包含数据和摘要信息的两个 Pandas DataFrame 垂直连接成一个表格。
安装 tabulate 库
首先，需要安装 tabulate 库。可以使用 pip 命令进行安装：
pip install tabulate
示例数据
假设我们有两个 Pandas DataFrame：df1 包含数据，df2 包含摘要。
import pandas as pd
data1 = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'Height': [165, 182, 177]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {
'Summary': ["Alice is the youngest", "Bob is the tallest"]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)方法一：手动设置摘要列的宽度
这种方法需要手动设置摘要列的宽度，使其足够容纳摘要文本。
import tabulate as t
t.PRESERVE_WHITESPACE = True
width1 = 10 # 设置数据列的宽度
width2 = width1 * df1.shape[1] + df1.shape[1]*2 # 设置摘要列的宽度，使其与数据列的总宽度匹配
str1 = t.tabulate(df1.applymap(f'{{:^{width1}}}'.format), list(df1),
tablefmt='outline',
stralign='center', numalign='center')
str2 = t.tabulate(df2.applymap(f'{{:^{width2}}}'.format), df2.columns,
tablefmt='outline',
stralign='center', numalign='center')
print(str1 + '\n' + '\n'.join(str2.splitlines()[1:]))这段代码首先定义了数据列的宽度 width1，然后根据数据列的数量和宽度计算出摘要列的宽度 width2。接下来，使用 tabulate 函数将两个 DataFrame 转换为字符串，并使用 applymap 函数将每个单元格的内容居中对齐。最后，将两个字符串连接起来，并打印输出。
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代码解释：
- t.PRESERVE_WHITESPACE = True: 保留空白字符，避免文本被截断。
- width1 = 10: 设置数据列的宽度为 10 个字符。
- width2 = width1 * df1.shape[1] + df1.shape[1]*2: 计算摘要列的宽度，使其等于数据列的总宽度加上列之间的分隔符宽度。
- df1.applymap(f'{{:^{width1}}}'.format): 将 df1 中的每个单元格的内容居中对齐，并设置宽度为 width1。
- t.tabulate(...): 将 DataFrame 转换为字符串，并使用 outline 格式。
- str1 + '\n' + '\n'.join(str2.splitlines()[1:]): 将两个字符串连接起来，并删除摘要表格的第一行（标题行）。
方法二：动态调整摘要列的宽度
这种方法可以动态调整摘要列的宽度，使其与数据 DataFrame 的宽度匹配。
import tabulate as t
t.PRESERVE_WHITESPACE = True
str1 = t.tabulate(df1, list(df1), tablefmt='outline',
stralign='center', numalign='center')
H = str1.split('\n', 1)[0]
L = len(H)-H[1:].index('+')-5
str2 = t.tabulate(df2.applymap(f'{{:^{L}}}'.format),
list(df2), tablefmt='outline',
stralign='center', numalign='center')
print(str1 + '\n' + '\n'.join(str2.splitlines()[1:]))这段代码首先使用 tabulate 函数将数据 DataFrame 转换为字符串，然后计算出数据表格的宽度。接下来，使用 applymap 函数将摘要 DataFrame 中的每个单元格的内容居中对齐，并设置宽度为数据表格的宽度。最后，将两个字符串连接起来，并打印输出。
代码解释：
- str1 = t.tabulate(df1, list(df1), tablefmt='outline', stralign='center', numalign='center'): 将数据 DataFrame 转换为字符串。
- H = str1.split('\n', 1)[0]: 获取数据表格的第一行（标题行）。
- L = len(H)-H[1:].index('+')-5: 计算数据表格的宽度，并减去一些额外的字符。
- df2.applymap(f'{{:^{L}}}'.format): 将 df2 中的每个单元格的内容居中对齐，并设置宽度为 L。
注意事项
- tabulate 库提供了多种表格格式，可以使用 tablefmt 参数进行选择。
- 可以使用 stralign 和 numalign 参数设置字符串和数字的对齐方式。
- 如果摘要文本太长，可能会被截断。可以增加摘要列的宽度来避免这种情况。
总结
本文介绍了如何使用 tabulate 库将包含数据和摘要信息的两个 Pandas DataFrame 垂直连接成一个表格。通过手动设置摘要列的宽度或动态调整摘要列的宽度，可以创建包含数据和摘要信息的清晰、易读的表格。tabulate 库是一个强大的工具，可以帮助你更好地呈现数据。
