Làm cách nào để in cơ sở dữ liệu từ bảng trong python?

Bạn có muốn làm cho dữ liệu dạng bảng của mình trông đẹp mắt trong Python không?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn một số thư viện hữu ích để in và định dạng bảng trong Python một cách nhanh chóng, dễ dàng và theo cách hấp dẫn trực quan – nghĩa là in đẹp. Với một chút nỗ lực, các bảng của bạn sẽ sẵn sàng cho một ấn phẩm trực tuyến, một báo cáo phân tích hoặc một bài báo khoa học

Python đã nổi lên như một trong những ngôn ngữ được sử dụng để phân tích dữ liệu. Nó mạnh mẽ và linh hoạt. Cú pháp rõ ràng và dễ hiểu của nó làm cho nó trở thành một ngôn ngữ tuyệt vời để học, ngay cả đối với người mới bắt đầu. Số lượng lớn các thư viện nguồn mở cung cấp chức năng cho mọi thứ, từ quét, làm sạch và thao tác dữ liệu, đến trực quan hóa và học máy

Bài viết này dành cho các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm hơn. Nếu bạn là người mới bắt đầu, đây là một khóa học tuyệt vời giúp bạn đứng vững

Hãy bắt đầu bằng cách xem xét một số phương pháp in bảng trong Python nhanh và hiệu quả cho những lúc bạn đang vội

In ấn không đẹp

Trong giai đoạn phân tích dữ liệu khám phá, bạn có quyền không phải lo lắng quá nhiều về tính thẩm mỹ. Thật vô nghĩa khi lãng phí thời gian của bạn để tạo ra các biểu đồ và bảng đẹp mắt. Thay vào đó, bạn chỉ quan tâm đến việc hiểu dữ liệu

Có một số kỹ thuật nhanh chóng để in bảng trong Python. Đầu tiên là định dạng chuỗi với phương thức. Giả sử bạn có một số dữ liệu dạng bảng được lưu trữ trong danh sách các danh sách. Điều này có thể được in nhanh từng hàng như hình dưới đây

table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
for row in table:
    print('| {:1} | {:^4} | {:>4} | {:<3} |'.format(*row))

Phương pháp này nhanh chóng thực hiện và dễ hiểu nhưng có một số nhược điểm. Rõ ràng nhất là bạn phải biết và xác định độ rộng của mỗi cột, được cho bởi các số nguyên trong hàm

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

2. Bạn có thể khắc phục điều này bằng cách viết một số mã để tìm độ dài tối đa của các số trong mỗi cột, nhưng điều này bắt đầu tăng thêm độ phức tạp cho công việc nhanh chóng.

Lưu ý rằng các cột thứ hai, thứ ba và thứ tư lần lượt được căn giữa, căn phải và căn trái. Điều này được kiểm soát bởi các ký tự

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

0,

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

1 và

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

2. Tuy nhiên, ngoài điều này, bạn có ít quyền kiểm soát đối với cách in bảng

Một tùy chọn khác là thư viện gấu trúc, đã trở thành xương sống của phân tích dữ liệu trong Python. Nếu bạn cảm thấy cần cải thiện trò chơi gấu trúc của mình một chút, thì đây là bài viết về cách làm việc với khung dữ liệu. Thật đơn giản để chuyển đổi một bảng thành khung dữ liệu và in nội dung

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

Cách này đơn giản hơn phương pháp đầu tiên vì bạn không phải xác định độ rộng hoặc định dạng của cột. Và nó cung cấp một tùy chọn để gắn nhãn các cột và hàng cho rõ ràng

Có thể tùy chỉnh giao diện của khung dữ liệu được in, nhưng nó cồng kềnh. Bạn có thể sử dụng

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

3 để định cấu hình những thứ như căn chỉnh và chiều rộng cột, nhưng điều đó có thể nhanh chóng thêm nhiều dòng vào chương trình của bạn. Số lượng hàng có thể được hiển thị cũng bị giới hạn bởi một số cố định mặc định, vì vậy bạn phải đặt tùy chọn

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

4 thành

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

5 để xem tất cả chúng

in đẹp

Khi bạn hoàn thành giai đoạn phân tích dữ liệu khám phá, bạn có thể muốn làm cho các bảng của mình trông đẹp hơn. Hai thư viện cung cấp chức năng in đẹp các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) trong Python. lập bảng và đẹp. Những thứ này không đạt tiêu chuẩn với Python, vì vậy bạn phải cài đặt chúng bằng lệnh cài đặt pip nhanh

Nói về dữ liệu CSV, nếu bạn muốn tìm hiểu cách đọc và ghi vào định dạng dữ liệu này, hãy xem bài viết này. Chúng tôi cũng có một số tài liệu về cách đọc và ghi các tệp Excel bằng Python, điều này cũng hữu ích để biết

lập bảng

Thư viện lập bảng cung cấp hỗ trợ cho một số loại dữ liệu khác nhau bao gồm danh sách danh sách, mảng NumPy và khung dữ liệu gấu trúc, trong số những loại khác. Sau khi cài đặt, bạn chỉ cần gọi thư viện và truyền dữ liệu của mình vào hàm lập bảng như hình bên dưới

________số 8

Điều này chưa thực sự đẹp, nhưng để đi từ đây đến thứ gì đó hấp dẫn hơn về mặt hình ảnh chỉ là vấn đề xác định một số tham số tùy chọn. Nếu bảng của bạn có tiêu đề, bạn có thể xác định tiêu đề này bằng từ khóa tiêu đề và bạn có thể xác định từ khóa

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

6 để thay đổi giao diện

Có rất nhiều tùy chọn để lựa chọn. Đối với những khoảnh khắc mà bạn tình cờ cảm thấy hơi lạ mắt, bạn có thể thử những cách sau

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

0

Một tính năng hay của thư viện này là số lượng lớn các định dạng được xác định trước để giúp xuất bản các bảng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: định dạng

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

7 cung cấp đánh dấu bảng được sử dụng trong Wikipedia, rất hữu ích nếu bạn định viết hoặc chỉnh sửa trang Wikipedia. Đối với báo cáo phân tích hoặc ấn phẩm khoa học, có nhiều định dạng latex khác nhau cũng như hỗ trợ xuất bản bảng trong phần mềm quản lý dự án phổ biến Jira hoặc trên GitHub. Đây là một ví dụ cho thấy cách bạn có thể sử dụng một dòng Python để chuẩn bị dữ liệu dạng bảng được xuất bản trực tuyến bằng định dạng

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

8

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

3

xinh xắn

Thư viện prettytable cung cấp một giải pháp thay thế với một số chức năng độc đáo. Chúng ta sẽ sử dụng lớp

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

9 để định nghĩa, sửa đổi và in các bảng trong Python

Dưới đây là cách xác định đối tượng bảng với thông tin tiêu đề, sau đó thêm nhiều hàng cùng lúc bằng phương thức

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

0

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

6

Từ đây, bạn có thể chỉ cần

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

2 bảng để trực quan hóa nó ở dạng ASCII hoặc bạn có thể sử dụng nhiều phương pháp có sẵn để sửa đổi và định dạng dữ liệu dạng bảng. Để thêm một hàng, có phương pháp

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

2; . Cái sau có hai đối số bắt buộc. một chuỗi để xác định

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

4 và một danh sách hoặc bộ dữ liệu dưới dạng cột. Bạn cũng có thể xác định căn chỉnh ngang và dọc như trong ví dụ sau

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

0

Trong nhiều trường hợp, dữ liệu dạng bảng của bạn được lưu trong tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu. Thư viện

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

5 có chức năng đọc dữ liệu từ nguồn bên ngoài như CSV, như minh họa bên dưới

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

2

Đối với cơ sở dữ liệu có thư viện Python phù hợp với Python DB-API – ví dụ: cơ sở dữ liệu SQLite – bạn có thể xác định đối tượng con trỏ rồi tạo bảng bằng cách sử dụng hàm

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

6 từ

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

5. Để làm được điều này, bạn chỉ cần khoảng 4 dòng mã Python

Một ưu điểm của thư viện này là khả năng sửa đổi dữ liệu dạng bảng. Một chức năng khác là chức năng bổ sung cho phép bạn kiểm soát dữ liệu nào sẽ hiển thị từ bảng. Sử dụng phương thức

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

8 với đối số

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

9 cho phép bạn kiểm soát cột nào được hiển thị. Tương tự, các đối số

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

00 và end cho phép bạn xác định chỉ mục của các hàng mà bạn muốn hiển thị. Phương pháp này cũng chứa từ khóa

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

01, cho phép bạn sắp xếp dữ liệu dạng bảng của mình theo một cột cụ thể

Giống như thư viện

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

02, thư viện

from tabulate import tabulate
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
print(tabulate(table))

5 cũng đi kèm với các định dạng được xác định trước để giúp xuất bản các bảng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: bạn có thể xuất bản theo kiểu thân thiện với Microsoft-Word và có các định dạng cho JSON và HTML với các tùy chọn tùy chỉnh. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách xử lý dữ liệu ở các định dạng tệp khác nhau bao gồm CSV và JSON, hãy xem khóa học này

Nếu bạn muốn kiểm soát chi tiết hơn đối với việc hiển thị dữ liệu dạng bảng, bạn cũng có thể chỉ định các thuộc tính theo cách thủ công. Hãy xem một ví dụ phức tạp hơn về cấu hình dữ liệu dạng bảng trong Python

import pandas as pd
table = [[1, 2222, 30, 500], [4, 55, 6777, 1]]
df = pd.DataFrame(table, columns = ['a', 'b', 'c', 'd'], index=['row_1', 'row_2'])
print(df)

1

Kết thúc suy nghĩ về việc in dữ liệu dạng bảng đẹp trong Python

Chúng tôi đã khám phá nhiều cách khác nhau để hiển thị dữ liệu dạng bảng trong Python. Cho dù bạn đang tìm cách trình bày nhanh và gọn gàng để giúp hiểu dữ liệu của mình hay chuẩn bị bảng của bạn để xuất bản trực tuyến hoặc trên tạp chí khoa học, các phương pháp được thảo luận ở đây cung cấp cho bạn các công cụ để bắt đầu

Nhưng luôn có nhiều điều để khám phá hơn những gì chúng ta có thể trình bày trong một bài báo. Chúng tôi khuyến khích bạn thử nghiệm với các đoạn mã và bắt đầu xây dựng một trực quan đẹp mắt cho dữ liệu dạng bảng của bạn bằng Python

Nếu bạn đang tìm kiếm thêm tài liệu về cách sử dụng Python cho khoa học dữ liệu, hãy xem khóa học này. Nó bao gồm các bài học và bài tập hữu ích để giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi hơn. Mã hóa vui vẻ

Làm cách nào để hiển thị dữ liệu bảng MySQL trong Python?

Làm cách nào để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu bằng Python?

Làm cách nào để in truy vấn SQL bằng Python?

Làm cách nào tôi có thể in tất cả dữ liệu từ một bảng trong SQL?