Pandas 快速填充 QTableView 从 Pandas 数据帧

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 和 PyQt5 创建一个 QTableView，并将 Pandas 数据帧快速填充到 QTableView 中。

Pandas 数据帧

Pandas 最常见的数据结构之一是数据帧。数据帧可被视为一个电子表格或数据库中的表格，其中每一列可以是不同的数据类型（基本类型和对象类型）。数据帧允许我们处理具有不同类型数据的表格，并将其转换为其他结构，如数据库表格等。

在以下示例中，我们将使用 Pandas 生成简单的数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'age': [25, 28, 30, 42, 36],
    'city': ['Boston', 'Paris', 'Tokyo', 'New York', 'London']
})

print(df)

输出结果：

   id     name  age      city
0   1    Alice   25    Boston
1   2      Bob   28     Paris
2   3  Charlie   30     Tokyo
3   4    David   42  New York
4   5    Emily   36    London

PyQt5 中的 QTableView

PyQt5 是一个 Python 给 Qt API 的绑定库，可用于在 Python 中创建 GUI 应用程序。在 PyQt5 中，QTableView 是用于在表格中显示和编辑数据的常用小部件。

要使用 QTableView，需要先添加一个 QStandardItemModel，并使用其 setRowCount 和 setColumnCount 方法设置行和列数，然后将数据添加到模型中。最后，将模型分配给 QTableView。

在以下示例中，我们将创建一个 QTableView，并将 DataFrame 中的数据添加到模型中：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView
from PyQt5.QtGui import QStandardItemModel, QStandardItem
import sys

# 创建应用程序
app = QApplication(sys.argv)

# 数据框
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'age': [25, 28, 30, 42, 36],
    'city': ['Boston', 'Paris', 'Tokyo', 'New York', 'London']
})

# 创建表格视图
table_view = QTableView()

# 创建表格模型和表头
table_model = QStandardItemModel(df.shape[0], df.shape[1])
table_model.setHorizontalHeaderLabels(df.columns)

# 用数据填充模型
for i, row in df.iterrows():
    for j in range(df.shape[1]):
        table_model.setItem(i, j, QStandardItem(str(row[j])))

# 绑定模型到表格视图
table_view.setModel(table_model)

# 显示表格视图
table_view.show()

# 运行应用程序
app.exec_()

Pandas 快速填充 QTableView

尽管使用 QStandardItemModel 和 QStandardItem 添加和设置单元格是一种填充 QTableView 的方法，但是当获取的数据量非常大时，这可能不是最有效的方法。

Pandas 提供了更快更有效的方法将数据帧直接添加到 QTableView 中。这个方法使用 Pandas DataFrame.to_numpy()，并将结果转换为 PySide2.QtCore.QAbstractTableModel。

在以下示例中，我们将使用 QTableWidget 代替 QTableView，并使用此方法将数据帧添加到表格中：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableWidget, QTableWidgetItem
from PyQt5.QtCore import Qt
import sys

# 创建应用程序
app = QApplication(sys.argv)

# 数据框
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily],
    'age': [25, 28, 30, 42, 36],
    'city': ['Boston', 'Paris', 'Tokyo', 'New York', 'London']
})

# 创建表格视图
table_view = QTableWidget()

# 设置行和列数
table_view.setRowCount(df.shape[0])
table_view.setColumnCount(df.shape[1])

# 设置表格头
table_view.setHorizontalHeaderLabels(df.columns)

# 将 Pandas 数据帧转换为二维 NumPy 数组，并添加到表格中
for i, row in enumerate(df.to_numpy()):
    for j, value in enumerate(row):
        item = QTableWidgetItem(str(value))
        item.setFlags(Qt.ItemIsEnabled)
        table_view.setItem(i, j, item)

# 显示表格视图
table_view.show()

# 运行应用程序
app.exec_()

现在你已经了解了如何使用 Pandas 和 PyQt5 快速填充 QTableView，无论你要处理的数据量大小如何，都可以让你的应用程序更有效率。