在本教程中，您将在函数的帮助下探索如何在 Python 中创建表，这是数据科学领域的必备技能tabulate。我们还将了解创建表所涉及的不同属性。

Python tabulate 使表格的创建和格式化变得简单而高效。首先导入模块。然后，您可以通过将数据存储在嵌套列表中并将其传递给 tabulate 函数来创建表。要增强表格的外观，请使用 tablefmt 属性并将其设置为 grid （用于有边框的表格），或将其设置为 fancy_grid （用于更复杂的边框）。如果您需要 HTML 代码，请将 tablefmt 设置为“html”。

另请阅读：如何将数据框渲染到 LaTeX 表？

言归正传，让我们直接进入使用 tabulate 模块在 Python 中创建表的步骤。

首先，我们需要从 tabulate 库导入 tabulate 函数，tabulate 库是一个广泛用于数据科学和机器学习项目的 Python 包。pip install如果这导致错误，请确保您通过在命令提示符下执行命令来安装制表库。

现在让我们借助 tabulate 函数创建第一个表。在数据科学中，通常需要以结构化、可读的格式组织大量数据——这就是 Python 表格的用武之地。

表的数据以嵌套列表的形式存储，如下面提到的代码所示。

为了将数据制成表格，我们只需将数据传递给函数即可tabulate。我们还可以使用称为 的属性将第一个嵌套列表作为表的头部headers。

两个表的结果如下所示。

数据的呈现与分析同样重要。通过整齐地对齐列和添加边框，我们确保我们的表格不仅可读，而且赏心悦目。

为了让Python中的表格看起来更好，我们可以为表格添加边框，使其看起来更像表格而不是文本数据。可以借助该tablefmt属性添加边框并将其值设置为grid。

为了让它看起来更好，我们可以使用fancy_grid而不是简单的网格。在 Python 的表格中，“fancy_grid”提供了格式良好、视觉上吸引人的输出，适合以清晰、易理解的方式呈现复杂的数据。

要提取表格的 HTML 代码，我们需要将该tablefmt属性设置为html。下面显示同样的内容。

从 tabulate 获取 HTML 代码提供了将数据与 Web 应用程序集成的网关，进一步扩展了其在数据科学中的用途。

另请阅读：Pandas build_table_schema – 从数据创建表模式。

在本教程中，我们使用该函数创建了自己的表格数据tabulate，并了解了表格的一些属性。像 tabulate 和 Prettytable 这样的 Python 库不仅使数据操作变得容易，而且还增强了输出的可读性。无论您是从事机器学习项目还是深入研究数据分析，掌握这些工具都可以帮助您提升工作水平。

参考： 制表 – (pyneng.readthedocs.io)