Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_markdown方法的使用。

DataFrame.to_markdown(buf=None, mode=None, index=True, **kwargs)  [source]

以Markdown友好格式Print DataFrame。

1.0.0版的新功能。

参数:

buf :str,类似于Path或StringIO,可选,默认为None

要写入的缓冲区。如果为None,则输出以字符串形式返回。

mode :str,可选

print文件的模式。

indexbool,可选,默认为True

添加索引(行)标签。

1.1.0版中的新功能。

**kwargs

这些参数将传递给 tabulate

返回值:

str

Markdown友好格式的DataFrame。

例子

>>> s = pd.Series(["elk", "pig", "dog", "quetzal"], name="animal")
>>> print(s.to_markdown())
|    | animal   |
|---:|:---------|
|  0 | elk      |
|  1 | pig      |
|  2 | dog      |
|  3 | quetzal  |

使用表格选项输出markdown

>>> print(s.to_markdown(tablefmt="grid"))
+----+----------+
|    | animal   |
+====+==========+
|  0 | elk      |
+----+----------+
|  1 | pig      |
+----+----------+
|  2 | dog      |
+----+----------+
|  3 | quetzal  |
+----+----------+


推荐文档

相关文档

大家感兴趣的内容

随机列表