Python 输出漂亮的表格教程

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python 导出excel表格的通用写法

一、介绍在数据处理和分析的工作中，Excel表格是一种常用的数据存储和展示工具。

Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来对Excel表格进行操作和处理。

本文将介绍使用Python导出Excel表格的通用写法，包括数据处理、格式设置和导出等步骤。

二、准备工作1.安装Python和相关库在开始之前，需要确保已经安装了Python环境以及相关的库。

常用的库包括pandas、openpyxl等，可以通过pip工具进行安装。

例如：```pip install pandaspip install openpyxl```2.准备数据在导出Excel表格之前，需要准备好要导出的数据。

这些数据可以来自于文件、数据库或者网络接口，需要先将数据读取到Python中进行处理。

三、数据处理与格式设置1.导入库首先在Python脚本中导入需要使用的库，例如pandas和openpyxl：```import pandas as pdfrom openpyxl import Workbook```2.读取数据使用pandas库的相关函数从文件或数据库中读取数据。

从CSV文件中读取数据并存储到一个pandas的DataFrame对象中：```data = pd.read_csv('data.csv')```3.数据处理对数据进行必要的处理和计算，例如筛选、排序、汇总等操作。

可以使用pandas提供的丰富函数和方法进行数据处理，如下面的示例对数据进行排序：```sorted_data = data.sort_values(by='date')```4.设置格式根据需求对Excel表格的格式进行设置，包括字体样式、边框、颜色、列宽等。

可以使用openpyxl库提供的接口对工作表进行格式设置，如下面的示例设置表头的字体样式和颜色：```wb = Workbook()ws = wb.activeheader = ws[1]for cell in header:cell.font = Font(bold=True, color='FF0000')```四、导出Excel表格1.创建工作簿和工作表在处理数据和设置格式完成之后，需要创建一个Excel工作簿和工作表，并将数据写入工作表中。

excel 中python用法

一、介绍Excel是一款广泛使用的电子表格软件，Python是一种流行的编程语言。

结合Excel和Python的使用可以提高数据处理的效率和灵活性。

本文将介绍在Excel中使用Python的方法和技巧。

二、Python插件安装1. 打开Excel并进入“文件”菜单。

2. 选择“选项”。

3. 在选项对话框中，选择“加载项”。

4. 点击“Excel加载项”下的“转到”按钮。

5. 在“添加-Ins”对话框中，点击“浏览”。

6. 找到并选择Python插件的安装文件，点击“打开”。

7. 完成安装并重启Excel。

三、使用Python进行数据处理1. 在Excel中新建一个工作表。

2. 在需要进行数据处理的单元格输入Python函数，例如“=Py.COUNTIF(A1:A10,">5")”。

3. 按下Enter键，Excel会调用Python插件执行该函数，并在单元格中显示结果。

四、Python函数示例1. 使用Python的COUNTIF函数统计大于5的数据个数。

2. 使用Python的SUM函数计算数据的总和。

3. 使用Python的AVERAGE函数计算数据的平均值。

4. 使用Python的IF函数进行条件判断。

5. 使用Python的VLOOKUP函数进行数据查找。

五、Python脚本执行1. 在Excel中打开一个工作表。

2. 点击“开发人员”选项卡。

3. 选择“插入”下的“ActiveX 控件”。

4. 在工作表中插入一个按钮控件，右键点击该按钮并选择“属性”。

5. 在“单击”事件中绑定Python脚本文件。

6. 点击按钮执行Python脚本，实现自定义的数据处理逻辑。

六、Python图表生成1. 在Excel中选择需要生成图表的数据范围。

2. 点击“插入”选项卡中的“插入统计图表”按钮。

3. 在弹出的对话框中选择“Python图表”。

4. 根据需要选择图表类型和样式，点击确定生成图表。

python_表格形式输出

print '\t\tAmount\tRemaining' table = PrettyTable(['Pymt#','Paid','Balance']) table.add_row(['---','---','---------']) i=0 while Balance>0:
>0 and Balance>=MonthlyPayment: paid = MonthlyPayment
else: paid = Balance
Balance = Balance-paid table.add_row([i,'$%.2f' % paid,'$%.2f' % Balance]) i+=1 table.sort_key(i) table.reversesort=False table.border = 0 print table
3. 输出效果
在pycharm中的解释器中调用该模块的话需要在该ide环境下的terminal里安装在外部运行py文件的话需要另外再安装一次因为两者的路径不一致
python_表格形式输出
1. 安装prettytable模块 pip install prettytable
在Pycharm中的解释器中调用该模块的话，需要在该IDE环境下的terminal里安装，在外部运行py文件的话需要另外再安装一次，因为两者的路径不一致
from prettytable import Prettytable
2. 代码实例
def FinanceCalculator(): '输入初始金额和月开销数，返回剩下的金额、当月的支出数、和最后的支出数' print 'Enter opening balance:', RawBalance = float(raw_input()) Balance = RawBalance print 'Enter monthly payment:', MonthlyPayment = float(raw_input())

数据可视化利用Python绘制各种表

数据可视化利用Python绘制各种表数据可视化是指通过图表、图形等可视化工具将数据呈现出来，以便更好地理解和分析数据。

Python作为一种流行的编程语言，拥有强大的数据可视化库，可以帮助我们轻松地绘制各种类型的图表和表格。

在本文中，我们将介绍如何使用Python进行数据可视化，并展示如何绘制各种表格。

1. 折线图（Line Chart）折线图是一种常见的数据可视化图表，用于显示随时间变化的数据趋势。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制折线图。

下面是一个简单的例子：```import matplotlib.pyplot as plt# 准备数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 8, 6, 4, 2]# 绘制折线图plt.plot(x, y)# 添加标题和标签plt.title("折线图示例")plt.ylabel("Y轴")# 显示图表plt.show()```2. 柱状图（Bar Chart）柱状图用于比较各个类别之间的数据大小差异。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制柱状图。

以下是一个简单的例子：```import matplotlib.pyplot as plt# 准备数据x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']y = [10, 8, 6, 4, 2]# 绘制柱状图plt.bar(x, y)# 添加标题和标签plt.title("柱状图示例")plt.xlabel("类别")# 显示图表plt.show()```3. 散点图（Scatter Plot）散点图用于显示两个变量之间的关系。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制散点图。

以下是一个简单的例子：```import matplotlib.pyplot as plt# 准备数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 8, 6, 4, 2]# 绘制散点图plt.scatter(x, y)# 添加标题和标签plt.title("散点图示例")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")# 显示图表plt.show()```4. 饼图（Pie Chart）饼图用于显示各个类别在总体中的比例。

Python与表可视化使用Python创建漂亮的表

Python与表可视化使用Python创建漂亮的表Python与表可视化使用Python创建漂亮的表表是一种常用的数据展示形式，在各个领域的数据分析和可视化中都扮演着重要角色。

Python作为一种强大的编程语言，不仅能够处理各种数据分析任务，还能够通过各种库和工具创建漂亮、直观的表格。

1. Excel文件操作Python提供了多种库用于读写和操作Excel文件。

其中最常用的是pandas库。

通过pandas库，我们可以轻松地读取Excel文件，并对其中的数据进行处理和操作。

例如，我们可以对Excel文件中的表进行筛选、排序、计算等操作，然后将结果保存为新的Excel文件。

2. 数据可视化Python中最著名的数据可视化库是matplotlib和seaborn。

这两个库提供了丰富的绘图功能，可以创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。

通过这些库，我们可以将数据以直观、美观的方式展示出来，更好地理解数据的特征和规律。

3. 表格生成除了Excel文件操作和数据可视化外，Python还提供了一些库用于直接生成表格。

其中，最常用的是prettytable库和tabulate库。

这两个库可以根据输入的数据生成漂亮的表格，并支持自定义表头、对齐方式、样式等。

通过这些库，我们可以方便地将数据以表格形式展示，同时还可以将表格导出为HTML、CSV等格式。

4. 网页表格在Web开发中，经常需要将数据以表格形式展示在网页上。

Python提供了一些库和框架来处理这个需求，例如Flask和Django。

通过这些库和框架，我们可以方便地将Python生成的表格嵌入到网页中，并通过样式调整使其更加美观。

5. 数据库操作对于大型数据集，通常需要将数据存储在数据库中进行管理。

Python提供了多种库用于操作数据库，例如MySQLdb、psycopg2等。

通过这些库，我们可以将数据库中的数据读取到Python中，并对其进行处理和操作。

使用Python导出Excel图表以及导出为图片的方法

使⽤Python导出Excel图表以及导出为图⽚的⽅法本篇讲下如何使⽤纯python代码将excel 中的图表导出为图⽚。

这⾥需要使⽤的模块有win32com、pythoncom模块。

⽹上经查询有⼈已经写好的模块pyxlchart，具体代码如下：from win32com.client import Dispatchimport osimport pythoncomclass Pyxlchart(object):"""This class exports charts in an Excel Spreadsheet to the FileSystemwin32com libraries are required."""def __init__(self):pythoncom.CoInitialize()self.WorkbookDirectory = ''self.WorkbookFilename = ''self.GetAllWorkbooks = Falseself.SheetName = ''self.ChartName = ''self.GetAllWorkbookCharts = Falseself.GetAllWorksheetCharts = Falseself.ExportPath = ''self.ImageFilename = ''self.ReplaceWhiteSpaceChar = '_'self.ImageType = 'jpg'def __del__(self):passdef start_export(self):if self.WorkbookDirectory == '':return "WorkbookDirectory not set"else:self._export()def _export(self):"""Exports Charts as determined by the settings in class variabels."""excel = Dispatch("excel.application")excel.Visible = Falsewb = excel.Workbooks.Open(os.path.join(self.WorkbookDirectory ,self.WorkbookFilename))self._get_Charts_In_Worksheet(wb,self.SheetName,self.ChartName)wb.Close(False)excel.Quit()def _get_Charts_In_Worksheet(self,wb,worksheet = "", chartname = ""):if worksheet != "" and chartname != "":sht = self._change_sheet(wb,worksheet)cht = sht.ChartObjects(chartname)self._save_chart(cht)returnif worksheet == "":for sht in wb.Worksheets:for cht in sht.ChartObjects():if chartname == "":self._save_chart(cht)else:if chartname == :self._save_chart(cht)else:sht = wb.Worksheets(worksheet)for cht in sht.ChartObjects():if chartname == "":self._save_chart(cht)else:if chartname == :self._save_chart(cht)def _change_sheet(self,wb,worksheet):try:return wb.Worksheets(worksheet)except:raise NameError('Unable to Select Sheet: ' + worksheet + ' in Workbook: ' + )def _save_chart(self,chartObject):imagename = self._get_filename()savepath = os.path.join(self.ExportPath,imagename)print savepathchartObject.Chart.Export(savepath,self.ImageType)def _get_filename(self,chartname):"""Replaces white space in self.WorkbookFileName with the value given in self.ReplaceWhiteSpaceCharIf self.ReplaceWhiteSpaceChar is an empty string then self.WorkBookFileName is left as is"""if self.ImageFilename == '':self.ImageFilename == chartnameif self.ReplaceWhiteSpaceChar != '':chartname.replace(' ',self.ReplaceWhiteSpaceChar)if self.ImageFilename != "":return self.ImageFilename + "_" + chartname + "." + self.ImageTypeelse:return chartname + '.' + self.ImageTypeif __name__ == "__main__":xl = Pyxlchart()xl.WorkbookDirectory = "\\\\maawtns01\\discipline\\procurement\\MATERIEL\\Raw Material\\Data Management\\Hawk"xl.WorkbookFilename = "Hawk Workability KPI.xlsm"xl.SheetName = ""xl.ImageFilename = "MyChart1"xl.ExportPath = "d:\\pycharts"xl.ChartName = ""xl.start_export()print "This file does not currently allow direct access"print "Please import PyXLChart and run start_export()"这⾥还使⽤Excel vba将chart另存为图⽚篇中创建的chart_column.xlsx表，使⽤上⾯的模块的⽅法如下：from pyxlchart import Pyxlchartxl = Pyxlchart()xl.WorkbookDirectory = "D:\\"xl.WorkbookFilename = "chart_column.xlsx"xl.SheetName = ""#xl.ImageFilename = "MyChart1"xl.ExportPath = "d:\\"xl.ChartName = ""xl.start_export()由于有该表⾥有多张图表，所以上⾯未指定xl.ImageFilename ，使⽤⽰例如下：**Excel vba将chart另存为图⽚** python下使⽤xlswriter模块，可以轻松在excel 中创建图⽚，不过想实现将⽣成的chart图表导出为图⽚，在email 中导⼊图⽚的⽬标。

自动化生成图表Python实用技巧

自动化生成图表Python实用技巧在当今数据驱动的时代，能够有效地将数据以直观清晰的图表形式呈现出来至关重要。

Python 作为一种强大且灵活的编程语言，为我们提供了丰富的库和工具，使得自动化生成图表变得简单而高效。

接下来，让我们一起探索一些实用的技巧。

首先，我们要了解 Python 中用于图表生成的几个主要库。

其中，｀matplotlib` 是最为常用的一个。

它提供了丰富的绘图功能，包括折线图、柱状图、饼图等等。

安装｀matplotlib` 库非常简单，通过｀pip install matplotlib` 命令即可完成。

假设我们有一组销售数据，想要绘制一个简单的折线图来展示每个月的销售额变化。

以下是一个示例代码：｀｀｀pythonimport matplotlibpyplot as pltmonths ＝＇Jan'，＇Feb'，＇Mar'，＇Apr'，＇May'，＇Jun'sales ＝ 1000, 1200, 900, 1500, 1800, 1600pltplot(months, sales)pltxlabel(＇Month'）pltylabel(＇Sales'）plttitle(＇Monthly Sales'）pltshow(）｀｀｀在上述代码中，我们首先导入了｀matplotlibpyplot` 模块，并定义了月份和销售额的数据。

然后，使用｀plot` 函数绘制折线图，通过｀xlabel`、｀ylabel` 和｀title` 函数设置坐标轴标签和图表标题，最后使用｀show` 函数显示图表。

除了折线图，柱状图也是常见的图表类型。

例如，如果我们想要比较不同产品的销售数量，可以这样实现：｀｀｀pythonimport matplotlibpyplot as pltproducts ＝＇Product A'，＇Product B'，＇Product C'sales_quantity ＝ 500, 800, 600pltbar(products, sales_quantity)pltxlabel(＇Product'）pltylabel(＇Sales Quantity'）plttitle(＇Product Sales Comparison'）pltshow(）｀｀｀对于需要展示数据比例关系的情况，饼图是一个不错的选择。

详解python操作生成excel表格，并且填充数据

详解python操作⽣成excel表格，并且填充数据最近在研究python操作excel表格的问题，⾸先读取excel表格觉得平时⽤的多，不怎么有难度，就是pyhon⽣成excel表格的时候，平时不怎么⽤，所以重点研究了⼀下，现总结如下：1.⾸先⽤到的包是 xlwt, 所以导⼊：import xlwt;2.定位创建excel表格的⽅法，如下：def set_style(name,height,bold=False):#初始化表格样式;style=xlwt.XFStyle()#为样式创建字体font=xlwt.Font()# print(font)=namefont.bold=bold# font.colour_index=4font.color_index = 4font.height=heightstyle.font =fontreturn style3.重点来了，下⾯的⽅法为创建⼯作簿，并且填充数据；def write_excel():sheet3=f.add_sheet(u"sheet3",cell_overwrite_ok=True)row0=[u'id',u'name',u'sex',u'age',u'class']column0=[u'001',u'002',u'003',u'004',u'005']#第⼆列column1 = [u'⼩张', u'⼩王', u'⼩刘', u'⼩周', u'⼩何']# 第三列column2 = [u'男', u'男', u'男', u'⼥', u'⼥']#⽣成第⼀⾏：for i in range(0,len(row0)):sheet3.write(0,i,row0[i],set_style('Times New Roman',220,True))#⽣成第⼀列：for i in range(0,len(column0)):sheet3.write(i+1,0,column0[i],set_style('Times New Roman',220,True))# ⽣成第⼀⾏：# for i in range(0, len(row0)):# sheet3.write(0, i, row0[i], set_style('Times New Roman', 220, True))# #⽣成第⼆列：for i in range(0,len(column1)):# print("666")# i + 2：第⼏⾏ 1：第⼏列sheet3.write(i+1, 1, column1[i], set_style('Times New Roman', 220, True))# ⽣成第三列：for i in range(0,len(column2)):sheet3.write(i+1,2,column2[i],set_style('Times New Roman', 220, True))# 第四列column3 = [u'11', u'12', u'13', u'14', u'15']for i in range(0,len(column3)):sheet3.write(i+1,3,column3[i],set_style('Times New Roman', 220, True))sheet3.write_merge(1, 3, 4,4,u'⼀年级'.center(10))sheet3.write_merge(4, 5, 4, 4, u'三年级'.center(10))f.save("zcl.xlsx")效果图如下：接下来解释⼀下：sheet3.write_merge(1, 3, 4,4,u'⼀年级'.center(10))敲⿊板：1. 其中的1,3表⽰合并第1到三⾏（除去表头，表头是第0⾏）；2. 其中的4,4表⽰合并第四列（列数也是从第0列开始的）以此类推；3. .center表⽰这⼀列的⽂字居中显⽰，有许多显⽰⽅式，这⾥我不再⼀⼀论述！。

python excel 技巧

python excel 技巧Python Excel 技巧- 一步一步回答导语：Excel 是一款广泛应用于数据统计与分析的办公软件，而Python 是一种功能强大的编程语言。

将两者结合起来使用可以帮助我们更好地处理Excel 数据。

本文将一步一步地回答关于Python Excel 技巧的问题，并分享一些实用的代码片段。

第一步- 安装必要的库：在开始使用Python 处理Excel 数据之前，我们需要安装两个库：pandas 和openpyxl。

pandas 是一个优秀的数据分析库，它提供了简洁易用的数据结构和数据分析工具。

可以使用以下命令安装pandas：pythonpip install pandasopenpyxl 是一个用于读写Excel 文件的库。

使用以下命令安装openpyxl：pythonpip install openpyxl第二步- 引入库和Excel 文件：在Python 脚本中，我们首先需要引入pandas 和openpyxl。

此外，还需要指定要处理的Excel 文件的路径和文件名。

使用以下代码将所需库和文件引入脚本：pythonimport pandas as pdfrom openpyxl import load_workbook# 指定Excel 文件的路径和文件名excel_file = 'path_to_file/example.xlsx'第三步- 读取Excel 文件中的数据：我们已经导入了所需的库和Excel 文件，现在可以使用pandas 的`read_excel()` 函数读取文件数据了。

使用以下代码读取Excel 中的数据：python# 读取Excel 文件的第一个工作表df = pd.read_excel(excel_file)第四步- 处理Excel 数据：现在已经成功将Excel 文件中的数据读取到pandas 的DataFrame 中了。

hiprint function 单元格样式

hiprint function 单元格样式hiprint 是一个函数，通常用于打印 HTML 表格或 Excel 表格。

对于Excel 表格，你可以使用各种单元格样式来美化输出。

如果你想在hiprint 函数中设置单元格样式，你需要使用相应的参数来指定这些样式。

具体的参数和方法可能会根据你使用的库或工具而有所不同。

以下是一个示例，展示了如何在hiprint 函数中设置单元格样式：python复制代码import hiprint# 创建一个表格table = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]# 设置单元格样式cell_style = {'font_color': 'red', # 设置字体颜色为红色'background_color': 'green', # 设置背景颜色为绿色'border': '1px solid black', # 设置边框为1像素宽的黑色实线}# 使用hiprint函数打印表格，并应用单元格样式hiprint.hiprint(table, cell_style=cell_style)在这个示例中，我们创建了一个包含数字的表格，并使用cell_style 字典定义了单元格样式。

然后，我们将这些样式传递给hiprint 函数，以应用于打印的表格。

请注意，上述示例仅是一个概念性的示例，具体的参数和样式取决于你使用的库或工具。

你需要查阅相关文档或参考手册来了解更多关于hiprint 函数和单元格样式的详细信息。

hiprint 是一个函数，通常用于打印 HTML 表格或 Excel 表格。

对于Excel 表格，你可以使用各种单元格样式来美化输出。

如果你想在hiprint 函数中设置单元格样式，你需要使用相应的参数来指定这些样式。

具体的参数和方法可能会根据你使用的库或工具而有所不同。

python操作excel方法

python操作excel方法Python操作Excel方法Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，凭借其丰富的库和工具，可以用于各种应用程序开发。

在数据处理领域，Python也提供了许多库和方法来处理电子表格文件，例如Excel。

在本文中，我们将一步一步地介绍如何使用Python操作Excel文件。

Excel是一种流行的电子表格软件，广泛用于数据分析、处理和可视化等领域。

通常情况下，我们需要读取、修改和创建Excel文件，以满足不同需求。

Python提供了多个库来实现这些功能，其中最常用的是`openpyxl`库。

首先，我们需要安装`openpyxl`库。

在命令行窗口或终端中执行以下命令即可：pip install openpyxl安装完成后，我们可以开始使用Python操作Excel文件。

下面是一个详细的步骤：第一步：导入所需的库在Python脚本中，我们需要导入`openpyxl`库中的相关模块，才能使用其提供的Excel操作方法。

例如，为了读取和修改Excel文件，我们需要导入`load_workbook`和`Workbook`模块。

示例代码如下：pythonfrom openpyxl import load_workbook, Workbook第二步：打开Excel文件要操作Excel文件，首先需要打开它。

使用`load_workbook()`函数并传入Excel文件的路径即可。

示例代码如下：pythonworkbook = load_workbook('example.xlsx')以上代码将打开名为'example.xlsx'的Excel文件并将其存储在`workbook`变量中。

注意，如果Excel文件与Python脚本不在同一目录下，需要提供完整的路径。

第三步：选择工作表Excel文件通常包含多个工作表，每个工作表是一个单独的电子表格。

要选择要操作的工作表，可以使用`workbook[sheet_name]`语法，其中`sheet_name`是工作表的名称或索引。

python包之PrettyTable优美表格教程

python包之PrettyTable优美表格教程⼀、安装pip install PrettyTable⼆、按⾏设置数据import prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight']tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])print(tb)# +-----------+-----+--------+--------+# | name | age | height | weight |# +-----------+-----+--------+--------+# | autofelix | 25 | 174 | 65 |# | ⼤神 | 23 | 164 | 55 |# | 飞兔⼩哥 | 27 | 184 | 69.5 |# +-----------+-----+--------+--------+三、按列添加import prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight']tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])# 按列添加数据tb.add_column('sex',['男', '⼥', '男'])print(tb)# +-----------+-----+--------+--------+-----+# | name | age | height | weight | sex |# +-----------+-----+--------+--------+-----+# | autofelix | 25 | 174 | 65 | 男 |# | ⼤神 | 23 | 164 | 55 | ⼥ |# | 飞兔⼩哥 | 27 | 184 | 69.5 | 男 |# +-----------+-----+--------+--------+-----+四、输出风格MSWORD_FRIENDLY：MSWORD_FRIENDLY输出风格PLAIN_COLUMNS：PLAIN_COLUMNS输出风格RANDOM：每次随机输出风格DEFAULT：默认输出风格import prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight']tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])# 风格tb.set_style(pt.MSWORD_FRIENDLY)print(tb)# | name | age | height | weight |# | autofelix | 25 | 174 | 65 |# | ⼤神 | 23 | 164 | 55 |# | 飞兔⼩哥 | 27 | 184 | 69.5 |五、获取字符串import prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight']tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])# 不打印，获取表格字符串s1 = tb.get_string()print(s1)# +-----------+-----+--------+--------+# | name | age | height | weight |# +-----------+-----+--------+--------+# | autofelix | 25 | 174 | 65 |# | ⼤神 | 23 | 164 | 55 |# | 飞兔⼩哥 | 27 | 184 | 69.5 |# +-----------+-----+--------+--------+# 或者可以只获取指定列或⾏s2 = tb.get_string(fields=['name', 'age'], start=1, end=4) print(s2)# +----------+-----+# | name | age |# +----------+-----+# | ⼤神 | 23 |# | 飞兔⼩哥 | 27 |# +----------+-----+六、表格样式设置import prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight']tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])# 设定左对齐tb.align = 'l'# 设定数字输出格式tb.float_format = '2.2'# 设定边框连接符为'*"tb.junction_char = '*'# 设定排序⽅式tb.sortby = 'age'# 设定左侧不填充空⽩字符tb.left_padding_width = 0# 不显⽰边框# tb.border = 0# 修改边框分隔符tb.horizontal_char = '+'print(tb)# *++++++++++*++++*+++++++*+++++++*# |name |age |height |weight |# *++++++++++*++++*+++++++*+++++++*# |⼤神 |23 |164 |55 |# |autofelix |25 |174 |65 |# |飞兔⼩哥 |27 |184 |69.50 |# *++++++++++*++++*+++++++*+++++++*七、输出成HTMLimport prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight'] tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])# 输出HTML代码s = tb.get_html_string()print(s)# <table># <thead># <tr># <th>name</th># <th>age</th># <th>height</th># <th>weight</th># </tr># </thead># <tbody># <tr># <td>autofelix</td># <td>25</td># <td>174</td># <td>65</td># </tr># <tr># <td>⼤神</td># <td>23</td># <td>164</td># <td>55</td># </tr># <tr># <td>飞兔⼩哥</td># <td>27</td># <td>184</td># <td>69.5</td># </tr># </tbody># </table>⼋、复制import prettytable as pt# 按⾏添加数据tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ['name', 'age', 'height', 'weight'] tb.add_row(['autofelix', 25, 174, 65])tb.add_row(['⼤神', 23, 164, 55])tb.add_row(['飞兔⼩哥', 27, 184, 69.5])tb.horizontal_char = '.'tb2 = tb.copy()tb.align = 'l'tb2.align = 'r'print(tb)print(tb2)# +...........+.....+........+........+# | name | age | height | weight |# +...........+.....+........+........+# | autofelix | 25 | 174 | 65 |# | ⼤神 | 23 | 164 | 55 |# | 飞兔⼩哥 | 27 | 184 | 69.5 |# +...........+.....+........+........+# +...........+.....+........+........+# | name | age | height | weight |# +...........+.....+........+........+# | autofelix | 25 | 174 | 65 |# | ⼤神 | 23 | 164 | 55 |# | 飞兔⼩哥 | 27 | 184 | 69.5 |# +...........+.....+........+........+。

python导出excel单元格式颜色，字体等

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python导出 excel单元格式颜色，字体等
# import xlwt # # 创建一个workbook 设置编码 # workbook = xlwt.Workbook(encoding='ascii') # print(workbook) %结果%<xlwt.Workbook.Workbook object at 0x005F4630> # # 创建一个worksheet # worksheet # pattern = xlwt.Pattern() # 创建模式对象Create the Pattern # pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12 # pattern.pattern_fore_colour = 2 # 设置模式颜色 May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , almost brown), # style = xlwt.XFStyle() # 创建样式对象Create the Pattern # style.pattern = pattern # 将模式加入到样式对象Add Pattern to Style # # font = xlwt.Font() # 为样式创建字体 # = 'Times New Roman' # font.bold = True # 黑体 # font.underline = True # 下划线 # font.italic = True # 斜体字 # font.colour_index = 1 # style.font = font # 设定样式 # # worksheet.write(0, 0, '单元格内容', style) # 向单元格写入内容时使用样式对象style # # # 保存 # workbook.save('测试.xls')

python如何以表格形式打印输出的方法示例

python如何以表格形式打印输出的⽅法⽰例好久不见，风⽔轮流转，我竟然写写写python了近⽇有个⼩需求，要求收集统计⼀些信息上报，并直接在后台控制台打印，写⼊⽇志为了美观，需要以表格形式展现数据，形如虽说可以⽤ prettytable 实现这个效果，不过还得安装这个库，需求⽐较简单就不考虑安装第三⽅依赖了，所以得⾃⼰写照着这个图，可以发现⼏个关键的实现点1. 由数据项的各个属性，整理出表头2. 计算每个属性对应的最⼤宽度，作为每列的宽度3. 每列左右留⼀些空4. 表头上下，以及数据项末尾添加⼀⾏ --+-- 外围5. 循环每项，各项左右使⽤ | 做外围6. 需⽀持居中显⽰或左对齐，这些可以通过计算列的总长度，再补空格来实现利⽤ .center .ljust 这些快捷⽅法最终效果呢，还是阔以的#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import timeimport json# 数据项timingInfo = [{'url': 'https:///ccc/article/details/11','duration(ms)': 121.12,'start(ms)': 222,'type': 'html','size(kb)': 22.01}, {'url': '/nd-element-in-list-to-another-list-of-strings','duration(ms)': 121.22,'start(ms)': 3332,'type': 'css','size(kb)': 22.01}, {'url': '/path2','duration(ms)': '121.12434234 (1212312.12 + 121212)','start(ms)': 3332,'type': 'css','size(kb)': 22.01}, {'url': '/nd-element-in-list-to-another-list-of-strings','duration(ms)': 121.42323423423,'start(ms)': 3332,'type': 'css','size(kb)': 22.01}, {'url': 'path2','duration(ms)': '121.11 (111.11 + 20)','start(ms)': 3332,'type': 'css','size(kb)': 22.01}]# 提取表头keyHeader = timingInfo[0].keys()# 存放每列的最⼤长度keyMaxLen = {}for item in timingInfo:for i,h in enumerate(keyHeader):# 计算每个属性对应的最⼤长度maxLen = max(len(h), len(str(item[h])))if keyMaxLen.get(h, None):maxLen = max(maxLen, keyMaxLen[h])keyMaxLen[h] = maxLenprint keyMaxLen#def printGroup(group):for item in group:print '\r'for i,h in enumerate(keyHeader):itemLen = keyMaxLen.get(h, str(h)) + 4# 补空位并居中s = str(item[h]).center(itemLen, '-' if item[h] == '-' else ' ')icon = '|'if item[h] == '-':icon = '+'s = (icon if i == 0 else '') + s[1:len(s)] + iconprint s,print '\r'print '\n[timing info]'# 占位项tag = {}for i,h in enumerate(keyHeader):tag[h] = '-'# 前后添上timingInfo.insert(0, tag)timingInfo.append(tag)# 第⼀⾏需要先单独打印出来printGroup([tag])# 再单独打印表头for i,h in enumerate(keyHeader):# 留空位4itemLen = keyMaxLen.get(h, str(h)) + 4# 快捷居中并补空位左对齐可使⽤ ljust之类s = h.center(itemLen)s = ('|' if i == 0 else '') + s[1:len(s)] + '|'print s,# 打印后⾯的数据项，包括两条 --+--占位printGroup(timingInfo)上⾯这个是直接打印出来的，print 默认⼀⾏打印，要做到按项拼接，就得在print后⾯加个逗号，另外，这样只能在控制台输出，⽽如果要打印到⽇志中，就得换种做法了使⽤字符串拼接，整个输出就是⼀个字符串，从头拼到末尾就ok了当然嫌⿇烦的话，也可以直接装了prettytable 直接⽤也⾏import prettytable as pt# tb = pt.PrettyTable( ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"])tb = pt.PrettyTable()tb.field_names = ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"]tb.add_row(["Adelaide",1295, 1158259, 600.5])tb.add_row(["Brifasdfae",5905, 1857594, 1146.4])tb.add_row(["Darwin", 112, 120900, 171423423423423424.7])tb.add_row(["Hobart", 1357, 205556,619.5])print(tb)以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

Python 输出漂亮的表格教程

Python 输出漂亮的表格1.前言最近在用python写一个小工具，这个工具主要就是用来管理各种资源的信息，比如阿里云的ECS等信息，因为我工作的电脑使用的是LINUX，所以就想着用 Python写一个命令行的管理工具，基本的功能就是同步阿里云的资源的信息到数据库，然后可以使用命令行查询。

因为信息是展现在命令行中的，众所周知，命令行展现复杂的文本看起来着实累人，于是就想着能像表格那样展示，那看起来就舒服多了。

prettytable库就是这么一个工具，prettytable可以打印出美观的表格，并且对中文支持相当好（如果有试图自己实现打印表格，你就应该知道处理中文是多么的麻烦）说明：本文使用Markdown语法编写，为了展示方便，以及复制方便，所以本文中没有使用截图，因为格式控制的问题，文章中的运行结果会出现一些分割线的偏移，在终端中呈现并此问题，请各位手动去操作验证。

2.安装prettytable并非python的内置库，通过pip install prettytable即可安装。

3.一个小示例我们先来看一个示例：#!/usr/bin/python#**coding:utf-8**import sysfrom prettytable import PrettyTablereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')table = PrettyTable(['编号','云编号','名称','IP地址']) table.add_row(['1','server01','服务器01','172.16.0.1']) table.add_row(['2','server02','服务器02','172.16.0.2']) table.add_row(['3','server03','服务器03','172.16.0.3']) table.add_row(['4','server04','服务器04','172.16.0.4']) table.add_row(['5','server05','服务器05','172.16.0.5']) table.add_row(['6','server06','服务器06','172.16.0.6']) table.add_row(['7','server07','服务器07','172.16.0.7']) table.add_row(['8','server08','服务器08','172.16.0.8']) table.add_row(['9','server09','服务器09','172.16.0.9']) print(table)以上示例运行结果如下：linuxops@deepin:~$ python p.py+------+----------+----------+------------+| 编号 | 云编号 | 名称 | IP地址 | +------+----------+----------+------------+| 1 | server01 | 服务器01 | 172.16.0.1 | | 2 | server02 | 服务器02 | 172.16.0.2 | | 3 | server03 | 服务器03 | 172.16.0.3 | | 4 | server04 | 服务器04 | 172.16.0.4 || 5 | server05 | 服务器05 | 172.16.0.5 | | 6 | server06 | 服务器06 | 172.16.0.6 | | 7 | server07 | 服务器07 | 172.16.0.7 | | 8 | server08 | 服务器08 | 172.16.0.8 | | 9 | server09 | 服务器09 | 172.16.0.9 | +------+----------+----------+------------+在以上的示例中，我们通过form导入了表格库。

Python设置excel表格格式，这3个属性6个模块，要表格好看

Python设置excel表格格式，这3个属性6个模块，要表格好看前言：通过前面两篇文章，我们用Python处理excel数据得到了结果并保存了文件。

打开文件会发现，文件里表格是没有设置格式的，还需手动调整行高列宽等样式，很麻烦。

其实，通过Python库模块，能轻松设置表格格式。

且常用的只有3个属性和6个模块，掌握基本就够了。

具体是哪些？我们一起来看：一、3个属性1、调整行高和列宽.height，.widthopenpyxl库里，设置行高和列宽，是行、列的专有属性，取到行、列对象后，直接给属性赋值即可，不需另外导入其他库。

首先取得行或列对象：row2 = sht.row_dimensions[2]，对象row2代表sht表单第2行。

给行对象height属性赋值：row2.height = 30，行高设为30。

代码无误，运行达到目标。

行、列的专有属性不能用在单元格上，如果对单元格设置高度，则会报错：错误提示：单元格不存在height属性2、设置数据格式.number_format数据格式.number_format是openpyxl库里单元格的属性，虽然整行整列也能设置，但易丢失，建议用单元格方式进行设置。

结果为12.00，而不是12.03、合并单元格：.merge_cells合并单元格：.merge_cells是openpyxl库里表单的属性，单元格作为参数。

运行后，A1至D1单元格实现了合并取消合并单元格：.unmerge_cells，用法与合并单元格一样。

二、6个模块1、设置字体：Font看下图就明白了：个人建议用Color类较好，方便对应颜色运行结果：注意：设置左右及垂直居中3、此外，常用的openpyxl.styles库还有设置单元格边框、填充及保护的类，均需提前导入。

设置边框时，还有个设置线条为实线、虚线、双线的线条样式的类，1、边框：from openpyxl.styles import border2、填充：from openpyxl.styles import PatternFill3、保护：from openpyxl.styles import protection4、线条样式设置：from openpyxl.styles import Side用法示例：运行后的结果为：后语：。

利用python轻松玩转Excel，生成漂亮的图表，让工作变的轻松简单

利⽤python轻松玩转Excel，⽣成漂亮的图表，让⼯作变的轻松简单更多新鲜资讯下载360⼿机浏览器查看打开利⽤python轻松玩转Excel，⽣成漂亮的图表，让⼯作变的轻松简单2天前敲锣打⿎兔⼦写在前⾯能⽤数据和图表说话的，尽快少⽤⽂字。

对于重复性⾼的，如⽇报，最好做成每⽇⾃动统计。

⼀张根据⾃定义格式统计禅道Bug详情的效果图：实现思路1. 获取数据：⽹上爬？数据库查？...2. 写⼊Excel3. ⽣成图表4. 持续集成，每天定时⽣成报告5. 邮件通知对2、3举例数据源计算剩余⼯时计算结果并⽣成图表最后关键是思路，懂得举⼀反三其次是⽅法，懂得灵活运⽤最后，实现就就简单了。

显⽰全⽂精彩推荐Excel函数公式：图表制作⼈形图表Excel图表之--条形图制作的⼀个⼩技巧，⽴刻使图表好看多了。

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Python可视化使用Python绘制各种表和可视化效果

Python可视化使用Python绘制各种表和可视化效果Python是一种简单易学的编程语言，拥有丰富的可视化库，能帮助人们更好地展示数据和信息。

通过使用Python编程语言，我们可以使用各种库来绘制各种类型的表格和可视化效果。

本文将介绍几个常用的Python可视化库和它们的用途。

一、MatplotlibMatplotlib是Python中最常用的可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能，例如折线图、散点图、柱状图等。

使用Matplotlib可以轻松地创建各种类型的图表。

1. 折线图折线图是一种以折线来表示数据变化趋势的图表。

在Python中，使用Matplotlib库的pyplot模块可以绘制折线图。

下面是一个简单的绘制折线图的示例：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.xlabel('x轴')plt.ylabel('y轴')plt.title('折线图')plt.show()```运行以上代码，将得到一个简单的折线图。

2. 散点图散点图用于显示两个变量之间的相关性，通常是在平面上绘制每个变量的值。

在Python中，使用Matplotlib库的pyplot模块可以绘制散点图。

以下是一个简单的绘制散点图的示例：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.scatter(x, y)plt.xlabel('x轴')plt.ylabel('y轴')plt.title('散点图')plt.show()```以上代码将生成一个简单的散点图。

3. 柱状图柱状图用于比较多个项目之间的变化或显示不同组之间的差异。