Question

我在使用Pandas“to_html”方法应用“classes”参数来设置DataFrame样式时遇到了麻烦。

“classes：str或list或tuple，默认为None 要应用于生成的html表的CSS类“ 来自：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_html.html

我可以像这样呈现样式化的DataFrame（例如）：

next: 1
in else - acc: 0

next: 2
in if - acc: NaN

next: 3
in else - acc: NaN

next: 4
in if - acc: NaN
sum: undefined

如何使用带有“to_html”的“classes”来设置DataFrame的html输出，如下所示：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])

myhtml = df.style.set_properties(**{'font-size': '11pt', 'font-family': 'Calibri','border-collapse': 'collapse','border': '1px solid black'}).render()

with open('myhtml.html','w') as f:
    f.write(myhtml)

Answer 1

Pandas的to_html仅输出包含HTML表标记的大字符串。 classes参数是为<table>提供一个 class 属性的便利处理程序，该属性将在对其进行样式设置的先前创建的 CSS文档中被引用。因此，请将to_html合并到引用外部CSS的更广泛的HTML文档版本中。

有趣的是，to_html添加了双重类<table class="dataframe mystyle">，可以在CSS中单独.dataframe {...} .mystyle{...}或一起.dataframe.mystyle {...}来引用双重类。下面用随机数据演示。

数据

import pandas as pd
import numpy as np

pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('colheader_justify', 'center')

np.random.seed(6182018)
demo_df = pd.DataFrame({'date': np.random.choice(pd.date_range('2018-01-01', '2018-06-18', freq='D'), 50),
                        'analysis_tool': np.random.choice(['pandas', 'r', 'julia', 'sas', 'stata', 'spss'],50),              
                        'database': np.random.choice(['postgres', 'mysql', 'sqlite', 'oracle', 'sql server', 'db2'],50), 
                        'os': np.random.choice(['windows 10', 'ubuntu', 'mac os', 'android', 'ios', 'windows 7', 'debian'],50), 
                        'num1': np.random.randn(50)*100,
                        'num2': np.random.uniform(0,1,50),                   
                        'num3': np.random.randint(100, size=50),
                        'bool': np.random.choice([True, False], 50)
                       },
                        columns=['date', 'analysis_tool', 'num1', 'database', 'num2', 'os', 'num3', 'bool']
          )


print(demo_df.head(10))
#      date    analysis_tool     num1      database     num2        os      num3  bool 
# 0 2018-04-21     pandas     153.474246       mysql  0.658533         ios   74    True
# 1 2018-04-13        sas     199.461669      sqlite  0.656985   windows 7   11   False
# 2 2018-06-09      stata      12.918608      oracle  0.495707     android   25   False
# 3 2018-04-24       spss      88.562111  sql server  0.113580   windows 7   42   False
# 4 2018-05-05       spss     110.231277      oracle  0.660977  windows 10   76    True
# 5 2018-04-05        sas     -68.140295  sql server  0.346894  windows 10    0    True
# 6 2018-05-07      julia      12.874660    postgres  0.195217         ios   79    True
# 7 2018-01-22          r     189.410928       mysql  0.234815  windows 10   56   False
# 8 2018-01-12     pandas    -111.412564  sql server  0.580253      debian   30   False
# 9 2018-04-12          r      38.963967    postgres  0.266604   windows 7   46   False

CSS （另存为df_style.css）

/* includes alternating gray and white with on-hover color */

.mystyle {
    font-size: 11pt; 
    font-family: Arial;
    border-collapse: collapse; 
    border: 1px solid silver;

}

.mystyle td, th {
    padding: 5px;
}

.mystyle tr:nth-child(even) {
    background: #E0E0E0;
}

.mystyle tr:hover {
    background: silver;
    cursor: pointer;
}

熊猫

pd.set_option('colheader_justify', 'center')   # FOR TABLE <th>

html_string = '''
<html>
  <head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="df_style.css"/>
  <body>
    {table}
  </body>
</html>.
'''

# OUTPUT AN HTML FILE
with open('myhtml.html', 'w') as f:
    f.write(html_string.format(table=demo_df.to_html(classes='mystyle')))

输出

HTML （引用df_style.css，假定在同一目录中；请参见表中的类参数）

<html>
  <head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="df_style.css"/>
  <body>
    <table border="1" class="dataframe mystyle">
  <thead>
    <tr style="text-align: center;">
      <th></th>
      <th>date</th>
      <th>analysis_tool</th>
      <th>num1</th>
      <th>database</th>
      <th>num2</th>
      <th>os</th>
      <th>num3</th>
      <th>bool</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>2018-04-21</td>
      <td>pandas</td>
      <td>153.474246</td>
      <td>mysql</td>
      <td>0.658533</td>
      <td>ios</td>
      <td>74</td>
      <td>True</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>2018-04-13</td>
      <td>sas</td>
      <td>199.461669</td>
      <td>sqlite</td>
      <td>0.656985</td>
      <td>windows 7</td>
      <td>11</td>
      <td>False</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2018-06-09</td>
      <td>stata</td>
      <td>12.918608</td>
      <td>oracle</td>
      <td>0.495707</td>
      <td>android</td>
      <td>25</td>
      <td>False</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>2018-04-24</td>
      <td>spss</td>
      <td>88.562111</td>
      <td>sql server</td>
      <td>0.113580</td>
      <td>windows 7</td>
      <td>42</td>
      <td>False</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>2018-05-05</td>
      <td>spss</td>
      <td>110.231277</td>
      <td>oracle</td>
      <td>0.660977</td>
      <td>windows 10</td>
      <td>76</td>
      <td>True</td>
    </tr>
    ...
  </tbody>
</table>
  </body>
</html>

Answer 2

本质上，pandas.to_html（）仅导出纯HTML表。您可以将表插入到正文中的任意位置，并通过样式部分中的CSS控制样式。

<html>
<head>
<style> 
  table, th, td {{font-size:10pt; border:1px solid black; border-collapse:collapse; text-align:left;}}
  th, td {{padding: 5px;}}
</style>
</head>
<body>
{
  pandas.to_html()
}
</body>
</html>

Answer 3

我发现最精确也是最简单的方法是跳过样式，to_html（）等，并使用df.to_dict（）方法将DF转换为字典。

特别给我带来麻烦的是，在Outlook电子邮件中显示样式化的html熊猫html，因为它无法正确显示熊猫所产生的css混乱。

遍历字典并在其中生成html，方法是将键/值简单包装在所需的标记中，添加类等，然后将所有这些都连接成一个字符串。然后将此str粘贴到具有预定义CSS的准备好的模板中。

为方便起见，我发现两次导出相同的df很有用，使用.to_dict（）和to_dict（'index'）首先填充列，然后逐行向下移动。或者，只需列出相关列的名称即可。

dict_data = [df.to_dict(), df.to_dict('index')]

return_str = '<table><tr>'

for key in dict_data[0].keys():
    return_str = return_str + '<th class="header">' + key + '</th>'

return_str = return_str + '</tr>'

for key in dict_data[1].keys():
    return_str = return_str + '<tr><th class="index">' + key + '</th>'
    for subkey in dict_data[1][key]:
        return_str = return_str + '<td>' + dict_data[1][key][subkey] + '</td>'

return_str = return_str + '</tr></table>'

，然后return_str进入模板。

Answer 4

这是我的做法

为CSS代码创建文本文件，并在此处写下您的CSS代码，例如css_style.txt 现在，在您的python文件中以字符串形式读取该txt文件

with open('css_style.txt', 'r') as myfile: style = myfile.read()

现在使用HTML代码

"""<html><head>Something Something</head>{1}<div>{0}</div></html>""".format(some_panda_dataframe.to_html,style)

在我的情况下，css_style.txt文件为

<style>
table {
  border-collapse: collapse;
  width: 100%;
}

th {
  text-align: center;
  padding: 8px;
}

td {
  text-align: left;
  padding: 8px;
}

tr:nth-child(even){background-color: #FFD5D5}

th {
  background-color: #0000FF;
  color: white;
}
</style>

使用to_html将CSS类应用于Pandas DataFrame

4 个答案: