pandas.DataFrame.to_html #

数据框。to_html ( buf = None , * , columns = None , col_space = None , header = True , index = True , na_rep = 'NaN' , formatters = None , float_format = None , sparsify = None , index_names = True , justify = None , max_rows = None、 max_cols = None、 show_dimensions = False、 decimal_rows = True、 classes = None、 escape = True、 notebook = False 、border = None、 table_id = None、 render_links = False、 encoding = None）​​​​ [来源]＃

将 DataFrame 渲染为 HTML 表。

参数：
buf str，Path 或类似 StringIO，可选，默认 None

要写入的缓冲区。如果没有，则输出以字符串形式返回。

columns类数组，可选，默认 None

要写入的列的子集。默认写入所有列。

col_space str 或 int，int 或 str 的列表或字典，可选

每列的最小宽度（以 CSS 长度单位表示）。假定 int 为 px 单位。

标头布尔值，可选

是否打印列标签，默认True。

索引bool，可选，默认 True

是否打印索引（行）标签。

na_rep str，可选，默认 'NaN'

要使用的字符串表示形式NaN。

格式化程序列表、元组或单参数字典。功能，可选

格式化程序功能可按位置或名称应用于列的元素。每个函数的结果必须是 unicode 字符串。列表/元组的长度必须等于列数。

float_format单参数函数，可选，默认 None

格式化程序函数适用于列的元素（如果它们是浮点数）。该函数必须返回一个 unicode 字符串，并且仅应用于非NaN元素，并由NaN处理na_rep。

sparsify bool，可选，默认 True

对于具有分层索引的 DataFrame 设置为 False 以打印每行的每个多索引键。

index_names bool，可选，默认 True

打印索引的名称。

对齐str，默认无

如何对齐列标签。如果 None 使用打印配置中的选项（由 set_option 控制），则“正确”开箱即用。有效值为

  • 左边

  • 正确的

  • 中心

  • 证明合法

  • 证明所有

  • 开始

  • 结尾

  • 继承

  • 匹配父级

  • 最初的

  • 未设置。

max_rows int，可选

控制台中显示的最大行数。

max_cols int，可选

控制台中显示的最大列数。

show_dimensions bool, 默认 False

显示 DataFrame 维度（行数乘列数）。

十进制str，默认 '.'

被识别为小数点分隔符的字符，例如欧洲的“,”。

bold_rows布尔值，默认 True

将输出中的行标签设为粗体。

类str 或列表或元组，默认 None

应用于生成的 html 表的 CSS 类。

escape bool，默认 True

将字符 <、> 和 & 转换为 HTML 安全序列。

笔记本{True, False}, 默认 False

生成的 HTML 是否适用于 IPython Notebook。

边界整数

属性border=border包含在开始 <table>标记中。默认pd.options.display.html.border。

table_id str，可选

如果指定，则css id 包含在开始<table>标记中。

render_links bool, 默认 False

将 URL 转换为 HTML 链接。

编码str，默认“utf-8”

设置字符编码。

返回：
字符串或无

如果 buf 为 None，则以字符串形式返回结果。否则返回 None。

也可以看看

to_string

将 DataFrame 转换为字符串。

例子

>>> df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2], 'col2': [4, 3]})
>>> html_string = '''<table border="1" class="dataframe">
...   <thead>
...     <tr style="text-align: right;">
...       <th></th>
...       <th>col1</th>
...       <th>col2</th>
...     </tr>
...   </thead>
...   <tbody>
...     <tr>
...       <th>0</th>
...       <td>1</td>
...       <td>4</td>
...     </tr>
...     <tr>
...       <th>1</th>
...       <td>2</td>
...       <td>3</td>
...     </tr>
...   </tbody>
... </table>'''
>>> assert html_string == df.to_html()