Pandas Table: Da­ta­Frames als Tabellen for­ma­tie­ren

Ein Python Pandas DataFrame kann genutzt werden, um Daten in Form einer Tabelle dar­zu­stel­len. Zur struk­tu­rier­ten und über­sicht­li­chen Dar­stel­lung von Da­ten­sät­zen als Pandas Tables gibt es eine Reihe ver­schie­de­ner Mög­lich­kei­ten.

Stan­dard­an­zei­ge eines Pandas DataFrame als Tabelle

Die ein­fachs­te Methode, einen Pandas DataFrame als Table an­zu­zei­gen, ist die Ver­wen­dung der Python-print()-Funktion. Diese liefert Ihnen eine ta­bel­len­ar­ti­ge Dar­stel­lung des Da­ta­Frames zurück:

import pandas as pd
# Beispiel-DataFrame erstellen
data = {
    'Name': ['Anna', 'Ben', 'Charlie', 'Diana'],
    'Alter': [23, 30, 35, 29],
    'Beruf': ['Ingenieurin', 'Lehrer', 'Arzt', 'Designer']
}
df = pd.DataFrame(data)
# DataFrame als Tabelle anzeigen
print(df)

Hier wird der Pandas DataFrame als einfache Table in der Konsole angezeigt. Die Ausgabe der Tabelle sieht wie folgt aus:

Name  Alter    Beruf
0      Anna     23  Ingenieurin
1    Ben     30      Lehrer
2   Charlie     35     Arzt
3     Diana     29    Designer

Anzeige mit to_string() für voll­stän­di­ge Kontrolle

Die in­te­grier­te Pandas-Funktion DataFrame.to_string() wandelt einen DataFrame in einen Python-String um. Sie er­mög­licht es, den gesamten Pandas DataFrame als Table an­zu­zei­gen, auch wenn er sehr groß ist. Im Folgenden be­trach­ten wir denselben DataFrame wie im ersten Beispiel:

# DataFrame als vollständige Tabelle anzeigen
print(df.to_string())

Die Ausgabe sieht fol­gen­der­ma­ßen aus:

Name  Alter    Beruf
0      Anna     23  Ingenieurin
1    Ben     30      Lehrer
2   Charlie     35     Arzt
3     Diana     29    Designer

Ver­wen­dung von style zur For­ma­tie­rung einer Tabelle

Pandas bietet auch eine in­te­grier­te Mög­lich­keit, Da­ta­Frames farblich zu markieren und zu for­ma­tie­ren: die style-Ei­gen­schaft. Im Code­bei­spiel sollen die Ma­xi­mal­wer­te des Bei­spiel­da­ten­sat­zes farblich markiert werden:

# DataFrame mit hervorgehobenen Maximalwerten anzeigen
df.style.highlight_max(axis=0)

In einem Jupyter Notebook wird der DataFrame mit farblich her­vor­ge­ho­be­nen maximalen Werten angezeigt.

Ver­wen­dung von to_html() für Web-Frame­works

Mit DataFrame.to_html() können Sie Ihren DataFrame mit nur einem Funk­ti­ons­auf­ruf als HTML-Tabelle dar­stel­len, die in Web­an­wen­dun­gen direkt ein­ge­bun­den werden kann. Hierfür rufen Sie die Funktion einfach auf dem DataFrame auf:

# DataFrame als HTML-Tabelle anzeigen
html_table = df.to_html()
print(html_table)

Als Resultat erhalten Sie HTML-Code. Diesen können Sie in Websites einbetten.

<table border="1" class="dataframe">
    <thead>
        <tr style="text-align: right;">
            <th></th>
            <th>Name</th>
            <th>Alter</th>
            <th>Beruf</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <th>0</th>
            <td>Anna</td>
            <td>23</td>
            <td>Ingenieurin</td>
        </tr>
        <tr>
            <th>1</th>
            <td>Ben</td>
            <td>30</td>
            <td>Lehrer</td>
        </tr>
        <tr>
            <th>2</th>
            <td>Charlie</td>
            <td>35</td>
            <td>Arzt</td>
        </tr>
        <tr>
            <th>3</th>
            <td>Diana</td>
            <td>29</td>
            <td>Designer</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

Ver­wen­dung von tabulate für ver­schie­de­ne Ta­bel­len­aus­ga­ben

Mit dem externen Python-Modul tabulate kann man Pandas Da­ta­Frames in ver­schie­de­nen ta­bel­la­ri­schen Formaten anzeigen. Un­ter­stützt werden unter anderem Formate wie GitHub Flavored Markdown, reS­truc­tu­red­Text oder einfacher Text. Das ge­wünsch­te Format wird einfach mit dem Parameter tablefmt übergeben. Im Folgenden soll der DataFrame als GitHub-Markdown angezeigt werden:

from tabulate import tabulate
# DataFrame als Tabelle im Markdown-Format anzeigen
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='github'))

Folgendes Ergebnis wird aus­ge­ge­ben:

|    | Name    |   Alter | Beruf       |
|----|---------|---------|-------------|
|  0 | Anna    |      23 | Ingenieurin |
|  1 | Ben     |      30 | Lehrer      |
|  2 | Charlie |      35 | Arzt        |
|  3 | Diana   |      29 | Designer    |