Hướng dẫn how to make a table in python without tabulate - cách tạo bảng trong python mà không cần lập bảng

So sánh hiệu suất của các hàm DataFrame của Tabulation và Pandas trong Python

Trong một hướng dẫn trước đây, chúng tôi đã thảo luận về cách tạo các bảng được định dạng độc đáo trong Python bằng cách sử dụng hàm bảng. Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể sử dụng chức năng Pandas DataFrame để tạo đối tượng DataFrame để hiển thị dữ liệu bảng (hai chiều).tabulate function. However, we can also use the pandas DataFrame function to create a DataFrame object to display tabular (two-dimensional) data.

Không có câu hỏi rằng một đối tượng DataFrame của Pandas là tốt nhất khi bất kỳ loại phân tích thống kê hoặc học máy nào cần được thực hiện trên dữ liệu. Nhưng khi mục tiêu duy nhất là tổ chức dữ liệu thành một định dạng dễ đọc hơn, một trong hai chức năng có thể được sử dụng để thực hiện điều đó.DataFrame object is best when any type of statistical analysis or machine learning needs to be performed on the data. But when the only objective is to organize the data into a more readable format, either function can be used to accomplish that.

Nếu chúng tôi đang làm việc với một lượng lớn dữ liệu, sẽ có ý nghĩa khi sử dụng hàm hiệu quả nhất về mặt tính toán hoặc mất ít thời gian nhất để thực thi.

Do đó, trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ so sánh hiệu quả của cả hai chức năng Tabulation và DataFrame bằng cách sử dụng hàm thời gian.tabulate and DataFrame functions by utilizing the timeit function.

Nhập chức năng

Đầu tiên, chúng tôi sẽ nhập các chức năng cần thiết như sau:

from tabulate import tabulate
from pandas import DataFrame
from timeit import timeit

Tạo các chức năng

Sau đó, chúng tôi sẽ tạo hai chức năng, một hàm sử dụng chức năng bảng và loại còn lại bằng cách sử dụng chức năng Pandas DataFrame, để hiển thị dữ liệu bảng của chúng tôi.tabulate function, and the other using the pandas DataFrame function, to display our tabular data.

Trong cả hai chức năng, từ điển, thông tin, sẽ được sử dụng để cung cấp dữ liệu dạng bảng:info, will be used to provide the tabular data:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

chức năng sử dụng bảng

def tabulate_table():
    info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
            'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
            'Age': [39, 25, 28]}
    table = tabulate(info, headers='keys', showindex=True, tablefmt='fancy_grid')

Chúng tôi truyền thông tin dưới dạng dữ liệu bảng cho hàm bảng. Chúng tôi chọn các khóa của từ điển làm tiêu đề cho bảng và sử dụng định dạng bảng Fancy_grid. Chúng tôi đặt ShowIndex thành True vì một DataFrame của Pandas hiển thị một chỉ mục theo mặc định.info as the tabular data for the tabulate function. We choose keys of the dictionary as the headers for the table, and use the fancy_grid table format. We set showindex to True since a pandas DataFrame shows an index by default.

Hàm Tabulation_table () sẽ tạo bảng sau:tabulate_table() function would create the following table:

Để tìm hiểu thêm về chức năng Tabulation:tabulate function:

Chức năng sử dụng DataFrame

def pandas_table():
    info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
            'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
            'Age': [39, 25, 28]}
    table = DataFrame(info)

Hàm pandas_table () sẽ tạo ra dữ liệu sau:pandas_table() function would create the following DataFrame:

Hàm Tabulation tạo một đối tượng chuỗi, trong khi hàm DataFrame tạo đối tượng DataFrame của gấu trúc.

màn biểu diễn

Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng thời gian để đo thời gian để mỗi hàm chạy 10.000 lần như sau:timeit function to measure the time it takes for each function to run 10,000 times as follows:

print(f'Time for tabulate: {timeit(tabulate_table, number=10000)}s')
print(f'Time for DataFrame: {timeit(pandas_table, number=10000)}s')Output:
Time for tabulate: 3.357472500001677s
Time for DataFrame: 6.2918465999991895s

Như chúng ta có thể thấy ở trên, chức năng Tabulation mất khoảng một nửa thời gian để tạo bảng so với hàm DataFrame. Do đó, khi mục tiêu duy nhất của chúng tôi là hiển thị dữ liệu bảng thành một bảng dễ đọc hơn, thì Tabulation là một thay thế tuyệt vời cho khung dữ liệu gấu trúc.tabulate function takes approximately half the time to create the table compared to the DataFrame function. Thus, when our only goal is display tabular data into a more readable table, then tabulate is a great alternative to a pandas DataFrame.

Tôi hy vọng bạn thích so sánh hiệu suất này giữa các chức năng Tabulation và DataFrame. Cảm ơn bạn đã đọc!tabulate and DataFrame functions. Thank you for reading!

Cách sử dụng chức năng Tabulation để tạo các bảng được định dạng độc đáo trong Python

Có thể nhanh chóng tổ chức dữ liệu của chúng tôi thành một định dạng dễ đọc hơn, chẳng hạn như khi dữ liệu gây tranh cãi, có thể cực kỳ hữu ích để phân tích dữ liệu và lập kế hoạch cho các bước tiếp theo. Python cung cấp khả năng dễ dàng biến các loại dữ liệu bảng nhất định thành các bảng văn bản đơn giản được định dạng độc đáo và đó là chức năng bảng.tabulate function.

Cài đặt bảng

Trước tiên chúng tôi cài đặt thư viện Tabulation bằng cách cài đặt PIP trong dòng lệnh:tabulate library using pip install in the command line:

pip install tabulate

Nhập chức năng bảng

Sau đó, chúng tôi nhập chức năng Tabulation từ thư viện Tabulation trong mã của chúng tôi:tabulate function from the tabulate library in our code:

from tabulate import tabulate

Và bây giờ chúng tôi đã sẵn sàng để sử dụng chức năng Tabulation!tabulate function!

Các loại dữ liệu bảng được hỗ trợ bởi Tabulation

Hàm Tabulation có thể chuyển đổi bất kỳ điều nào sau đây thành một bảng văn bản đơn giản dễ đọc: (từ tài liệu Tabulation)tabulate function can transform any of the following into an easy to read plain-text table: (from the tabulate documentation)

• Danh sách danh sách hoặc một số khác của Iterables
• Danh sách hoặc một điều khác có thể đi được của Dicts (phím là cột)
• Dict of Iterables (phím làm cột)
• Mảng numpy hai chiều
• Mảng bản ghi Numpy (tên dưới dạng cột)
• pandas.DataFrame

Danh sách danh sách

Ví dụ: nếu chúng ta có danh sách danh sách sau:

table = [['First Name', 'Last Name', 'Age'], ['John', 'Smith', 39], ['Mary', 'Jane', 25], ['Jennifer', 'Doe', 28]]

Chúng ta có thể biến nó thành một bảng văn bản đơn giản dễ đọc hơn bằng cách sử dụng hàm bảng:tabulate function:

print(tabulate(table))

Vì danh sách đầu tiên trong danh sách danh sách chứa tên của các cột là các phần tử của nó, chúng ta có thể đặt nó thành tên cột hoặc tên tiêu đề bằng cách truyền ‘firstrow, làm đối số cho tham số tiêu đề:headers parameter:

print(tabulate(table, headers='firstrow'))

Hàm Tabulation cũng chứa tham số bảng, cho phép chúng tôi cải thiện sự xuất hiện của bảng của chúng tôi bằng cách sử dụng giả đồ giả:tabulate function also contains a tablefmt parameter, which allows us to improve the appearance of our table using pseudo-graphics:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

Tôi thích sử dụng đối số ‘Fancy_Grid cho bảng điều khiển:tablefmt:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

Từ điển của Iterables

Chúng ta có thể tạo cùng một bảng ở trên bằng cách sử dụng từ điển:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

Trong trường hợp của một từ điển, các phím sẽ là các tiêu đề cột và các giá trị sẽ là các phần tử của các cột đó. Chúng tôi chỉ định rằng các phím sẽ là các tiêu đề bằng cách truyền ‘phím, làm đối số cho tham số tiêu đề:keys will be the column headers, and the values will be the elements of those columns. We specify that the keys will be the headers by passing ‘keys’ as the argument for the headers parameter:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

Và tất nhiên chúng ta có thể sử dụng tham số bảng để cải thiện sự xuất hiện của bảng:tablefmt parameter to improve the table’s appearance:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

thêm một chỉ mục

Chúng tôi cũng có thể thêm một chỉ mục vào bảng của mình với tham số ShowIndex:index to our table with the showindex parameter:

Chúng ta có thể thêm một chỉ mục tùy chỉnh bằng cách chuyển trong một tham số ShowIndex. Ví dụ: nếu chúng ta muốn chỉ mục bắt đầu ở mức 1, chúng ta có thể chuyển trong một đối tượng phạm vi như đối số:showindex parameter. For example, if we want the index to start at 1, we can pass in a range object as the argument:

giá trị bị mất

Nếu chúng tôi xóa ‘Jennifer, khỏi từ điển thông tin trên, bảng của chúng tôi sẽ chứa một trường trống:info dictionary, our table will contain an empty field:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

Nếu có bất kỳ giá trị còn thiếu nào trong bảng của chúng tôi, chúng tôi có thể chọn những gì cần điền chúng bằng cách sử dụng tham số còn thiếu. Giá trị mặc định cho thiếu là một chuỗi trống. Nếu chúng ta thay đổi nó thành N/A, thì đây là những gì mà bảng của chúng ta sẽ trông như thế nào:missing values in our table, we can choose what to fill them in with using the missingval parameter. The default value for missingval is an empty string. If we change it to ‘N/A’, this is what what our table will look like:

info = {'First Name': ['John', 'Mary', 'Jennifer'], 
        'Last Name': ['Smith', 'Jane', 'Doe'], 
        'Age': [39, 25, 28]}

Tôi hy vọng hướng dẫn này về cách dễ dàng tạo các bảng được định dạng độc đáo bằng cách sử dụng chức năng Tabulation là hữu ích. Cảm ơn bạn đã đọc!