Как отобразить Pandas DataFrame в виде таблицы HTML?
Pandas в Python имеет возможность конвертировать Pandas DataFrame в таблицу на веб-странице HTML. pandas.DataFrame.to_html () используется для рендеринга фрейма данных Pandas.
Syntax : DataFrame.to_html()
Return : Return the html format of a dataframe.
Разберемся на примерах:
First, create a Dataframe:
Python3
# importing pandas as pdimport pandas as pdfrom IPython.display import HTML # creating the dataframedf = pd.DataFrame({"Name": ["Anurag", "Manjeet", "Shubham", "Saurabh", "Ujjawal"], "Address": ["Patna", "Delhi", "Coimbatore", "Greater noida", "Patna"], "ID": [20123, 20124, 20145, 20146, 20147], "Sell": [140000, 300000, 600000, 200000, 600000]}) print("Original DataFrame :")display(df) |
Выход:

Convert Dataframe to Html table:
Python3
result = df.to_html()print(result) |
Выход:
<table border = "1" class = "dataframe">
<thead>
<tr style = "text-align: right;">
<th> </th>
<th> Имя </th>
<th> Адрес </th>
<th> ID </th>
<th> Продать </th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th> 0 </th>
<td> Анураг </td>
<p> Патна </td>
<td> 20123 </td>
<00> 140000 </td>
</tr>
<tr>
<th> 1 </th>
<td> Манджит </td>
<td> Дели </td>
<td> 20124 </td>
<td> 300000 </td>
</tr>
<tr>
<th> 2 </th>
<td> Шубхам </td>
<td> Коимбатур </td>
<td> 20145 </td>
<td> 600000 </td>
</tr>
<tr>
<th> 3 </th>
<s> Саураб </td>
<td> Большая Нойда </td>
<td> 20146 </td>
<td> 200000 </td>
</tr>
<tr>
<th> 4 </th>
<td> Уджавал </td>
<p> Патна </td>
<td> 20147 </td>
<td> 600000 </td>
</tr>
</tbody>
</table>
Let write the script for convert DataFrame into HTML file:
Python3
html = df.to_html() # write html to filetext_file = open("index.html", "w")text_file.write(html)text_file.close() |
Примечание. Файл HTML будет создан с данными HTML в текущем рабочем каталоге.
Выход:

Let’s display HTML data in the form of a table-striped
Python3
HTML(df.to_html(classes="table table-striped")) |
Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.