Как отформатировать html-представление IPython Pandas dataframe?

Как я могу отформатировать html-отображение IPython pandas данных, чтобы

правильны.
номера имеют запятые в качестве разделителя тысяч.
большие поплавки не имеют десятичных знаков

Я понимаю, что numpy имеет возможность set_printoptions, где я могу:

int_frmt:lambda x : '{:,}'.format(x)
np.set_printoptions(formatter={'int_kind':int_frmt})

и аналогичным образом для других типов данных.

Но IPython не выбирает эти параметры форматирования при отображении dataframes в html. Мне все еще нужно иметь

pd.set_option('display.notebook_repr_html', True)

но с 1, 2, 3, как указано выше.

Изменить: Ниже мое решение для 2 и 3 (не уверен, что это лучший способ), но мне все же нужно выяснить, как сделать столбцы номеров правильными.

from IPython.display import HTML
int_frmt = lambda x: '{:,}'.format(x)
float_frmt = lambda x: '{:,.0f}'.format(x) if x > 1e3 else '{:,.2f}'.format(x)
frmt_map = {np.dtype('int64'):int_frmt, np.dtype('float64'):float_frmt}
frmt = {col:frmt_map[df.dtypes[col]] for col in df.columns if df.dtypes[col] in frmt_map.keys()}
HTML(df.to_html(formatters=frmt))

Ответ 1

HTML получает пользовательскую строку html-данных. Никто не запрещает вам передавать в теге стиль пользовательский стиль CSS для класса .dataframe (который метод to_html добавляет в таблицу).

Таким образом, самым простым решением было бы просто добавить стиль и объединить его с выходом df.to_html:

style = '<style>.dataframe td { text-align: right; }</style>'
HTML( style + df.to_html( formatters=frmt ) )

Но я бы предложил определить пользовательский класс для DataFrame, так как это изменит стиль всех таблиц в вашем ноутбуке (стиль "глобальный" ).

style = '<style>.right_aligned_df td { text-align: right; }</style>'
HTML(style + df.to_html(formatters=frmt, classes='right_aligned_df'))

Вы также можете определить стиль в одной из предыдущих ячеек, а затем просто установите параметр classes метода to_html:

# Some cell at the begining of the notebook
In [2]: HTML('''<style>
                    .right_aligned_df td { text-align: right; }
                    .left_aligned_df td { text-align: right; }
                    .pink_df { background-color: pink; }
                </style>''')

...

# Much later in your notebook
In [66]: HTML(df.to_html(classes='pink_df'))

Ответ 2

Этот вопрос задавали давно. Тогда pandas еще не включил pd.Styler. Он был добавлен в версию 0.17.1.

Вот как вы могли бы использовать это для достижения желаемой цели и еще:

Центрировать заголовок
выравнивание по правому краю столбцов любых столбцов
выровнять по левому краю другие столбцы.
Добавьте форматтер для числовых столбцов, которые вы хотите
сделать так, чтобы каждый столбец имел одинаковую ширину.

Вот некоторые примеры данных:

In [1]:
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3)*2000, columns=['A','B','C'])
df['D'] = np.random.randint(0,10000,size=10)
df['TextCol'] = np.random.choice(['a','b','c'], 10)
df.dtypes

Out[1]:
A          float64
B          float64
C          float64
D            int64
TextCol     object
dtype: object

Отформатируйте это с помощью df.style:

# Construct a mask of which columns are numeric
numeric_col_mask = df.dtypes.apply(lambda d: issubclass(np.dtype(d).type, np.number))

# Dict used to center the table headers
d = dict(selector="th",
    props=[('text-align', 'center')])

# Style
df.style.set_properties(subset=df.columns[numeric_col_mask], # right-align the numeric columns and set their width
                        **{'width':'10em', 'text-align':'right'})\
        .set_properties(subset=df.columns[~numeric_col_mask], # left-align the non-numeric columns and set their width
                        **{'width':'10em', 'text-align':'left'})\
        .format(lambda x: '{:,.0f}'.format(x) if x > 1e3 else '{:,.2f}'.format(x), # format the numeric values
                subset=pd.IndexSlice[:,df.columns[numeric_col_mask]])\
        .set_table_styles([d]) # center the header

Обратите внимание, что вместо вызова .format в столбцах подмножества вы можете установить глобальный по умолчанию pd.options.display.float_format:

pd.options.display.float_format = lambda x: '{:,.0f}'.format(x) if x > 1e3 else '{:,.2f}'.format(x)

Ответ 3

В точке OP 2:

цифры имеют запятые как разделители тысяч

pandas (начиная с 0.20.1) не позволяет легко переопределить целочисленный формат по умолчанию. Он жестко закодирован в pandas.io.formats.format.IntArrayFormatter (функция labmda):

class IntArrayFormatter(GenericArrayFormatter):

    def _format_strings(self):
        formatter = self.formatter or (lambda x: '% d' % x)
        fmt_values = [formatter(x) for x in self.values]
        return fmt_values

Я предполагаю, что вы действительно спрашиваете, как вы можете переопределить формат для всех целых чисел: replace ( "monkey patch" ) IntArrayFormatter для печати целочисленных значений с тысячами разделенных запятой следующим образом:

import pandas

class _IntArrayFormatter(pandas.io.formats.format.GenericArrayFormatter):

    def _format_strings(self):
        formatter = self.formatter or (lambda x: ' {:,}'.format(x))
        fmt_values = [formatter(x) for x in self.values]
        return fmt_values

pandas.io.formats.format.IntArrayFormatter = _IntArrayFormatter

Примечание:

до 0.20.0, форматировщики находились в pandas.formats.format.
до 0.18.1, форматировщики находились в pandas.core.format.

Помимо

Для поплавков вам не нужно перепрыгивать через эти обручи, так как есть параметр конфигурации для него:

display.float_format: вызываемый должен принять число с плавающей запятой и вернуть строку с нужным форматом номера. Это используется в некоторых местах, например SeriesFormatter. См. core.format.EngFormatter для примера.