Python如何做表格為中心

本文將從多個方面詳細闡述Python如何做表格，包括表格的創建、數據的插入、表格的樣式設置等內容。

一、創建表格

要在Python中創建表格，我們可以使用第三方庫Pandas。具體步驟如下：

import pandas as pd

# 創建一個空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加列
df['姓名'] = ['張三', '李四', '王五']
df['年齡'] = ['18', '19', '20']

# 輸出表格
print(df)

運行結果如下：

  姓名  年齡
0  張三  18
1  李四  19
2  王五  20

以上代碼中，我們使用了DataFrame()方法創建了一個空的數據表格，然後使用df[‘列名’] = [‘列值1’, ‘列值2’, …]的方式添加表格列。最後通過print(df)將表格輸出。

二、插入數據

將數據插入Python表格的方法有很多，比如使用loc或iloc方法定位插入位置，並使用.at或.iat方法插入數據。以下是一個示例：

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['張三', '李四', '王五'], '年齡': ['18', '19', '20']})

# 插入數據
df.loc[3] = ['趙六', '17']

# 輸出表格
print(df)

運行結果如下：

  姓名  年齡
0  張三  18
1  李四  19
2  王五  20
3  趙六  17

以上代碼中，我們先使用pd.DataFrame()方法創建了一個已有數據的數據表格，然後使用df.loc[位置] = [‘列值1’, ‘列值2’, …]的方式在指定位置插入數據。這裡我們在末尾插入了新數據’趙六’。

三、表格樣式設置

要設置Python表格的樣式，我們可以使用第三方庫openpyxl。以下是一個示例：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment, Font

# 創建一個新的工作簿
wb = Workbook()

# 創建工作表
ws = wb.active

# 插入數據
ws['A1'] = '姓名'
ws['B1'] = '年齡'
ws['A2'] = '張三'
ws['B2'] = '18'
ws['A3'] = '李四'
ws['B3'] = '19'
ws['A4'] = '王五'
ws['B4'] = '20'

# 設置表格樣式
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['B1'].font = Font(bold=True)
for row in ws.rows:
    for cell in row:
        cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')

以上代碼中，我們使用openpyxl庫創建了一個新的工作簿和工作表，然後插入數據，並設置了表頭加粗以及表格居中對齊的樣式。最後通過wb.save()方法將工作簿保存到本地。

四、表格數據讀取

要獲取Python表格中的數據，我們可以使用loc或iloc方法進行數據定位，並使用.at或.iat方法獲取數據。以下是一個示例：

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['張三', '李四', '王五'], '年齡': ['18', '19', '20']})

# 讀取數據
data_at = df.at[0, '姓名']
data_iat = df.iat[1, 1]

# 輸出數據
print(data_at)
print(data_iat)

運行結果如下：

張三
19

以上代碼中，我們先使用pd.DataFrame()方法創建了一個已有數據的數據表格，然後使用df.at[行位置, 列名]和df.iat[行位置, 列位置]方法定位並獲取數據。

五、表格數據過濾

通過Python可以非常方便地進行表格數據的過濾。以下是一個示例：

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['張三', '李四', '王五'], '性別': ['男', '女', '男'], '年齡': [18, 19, 20]})

# 過濾數據
df_filter = df[df['性別'] == '男']

# 輸出過濾後的表格
print(df_filter)

運行結果如下：

  姓名 性別  年齡
0  張三  男  18
2  王五  男  20

以上代碼中，我們先使用pd.DataFrame()方法創建了一個已有數據的數據表格，然後使用df[df[‘列名’] == ‘值’]的方式對數據進行過濾。這裡我們過濾出了所有性別為男的數據。