Pandas 数据框分页显示

在本文中，我们将介绍如何对 Pandas 数据框在 to_html() 方法中进行分页显示。在处理大量数据时，通常需要将数据进行分页显示以提高用户体验。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas 数据框转为 HTML 表格

在使用 Pandas 进行数据处理后，通常需要以表格的形式进行展示。to_html() 方法可以将 Pandas 数据框转为 HTML 表格。下面是一个简单示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 32, 18, 47],
                   'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})

html = df.to_html()
print(html)

输出结果为：

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>name</th>
      <th>age</th>
      <th>gender</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>Alice</td>
      <td>25</td>
      <td>F</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>Bob</td>
      <td>32</td>
      <td>M</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>Charlie</td>
      <td>18</td>
      <td>M</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>David</td>
      <td>47</td>
      <td>M</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

可以看到，to_html() 方法将 Pandas 数据框转为了 HTML 表格。

分页显示 Pandas 数据框

在处理大量数据时，如果将所有数据一次性显示在页面上，会对用户的使用体验造成影响。此时，我们可以将数据进行分页显示，让用户可以通过翻页的方式来查看所有数据。

在 Pandas 中，to_html() 方法可以通过设置 max_rows 和 max_cols 参数来控制最大行数和最大列数。例如，设置 max_rows=10 将最多显示 10 行数据，其余数据将被省略。

html = df.to_html(max_rows=10)

默认情况下，to_html() 方法不会对数据进行分页显示。因此，我们需要手动实现分页功能。下面是一个分页显示 Pandas 数据框的示例：

def split_df(df, page_size):
    """
    将 Pandas 数据框按指定大小分为多个数据框
    :param df: Pandas 数据框
    :param page_size: 每页数据量
    :return: 多个 Pandas 数据框
    """
    df_list = []
    page_num = df.shape[0] // page_size + 1
    for i in range(page_num):
        start = i * page_size
        end = start + page_size
        sub_df = df.iloc[start:end].reset_index(drop=True)
        df_list.append(sub_df)
    return df_list

def df_to_html_page(df, page_size):
    """
    分页显示 Pandas 数据框
    :param df: Pandas 数据框
    :param page_size: 每页数据量
    :return: HTML 表格字符串
    """
    df_list = split_df(df, page_size)
    page_html = ""
    for sub_df in df_list:
        page_html += sub_df.to_html()
    page_html = "<div class='table-container'>" + page_html + "</div>"
    return page_html

上面的 split_df() 方法实现了将 Pandas 数据框按指定大小分为多个数据框的功能，而 df_to_html_page() 方法实现了将多个数据框转为 HTML 表格并分页显示的功能。下面是一个简单的使用示例：

df = pd.read_csv('data.csv')
html = df_to_html_page(df,20)
print(html)

在上面的示例中，我们将读取的 csv 文件转为 Pandas 数据框，并使用 df_to_html_page() 方法对其分页显示，每页显示 20 行数据。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 to_html() 方法将 Pandas 数据框转为 HTML 表格，并实现了对数据进行分页显示的功能。通过将大量数据进行分页显示，可以提高用户体验，让用户更加方便地查看数据。