Python でデータをタブラ形式で出力する

Manav Narula 2023年1月30日
  1. Python で format() 関数を使用してテーブル形式でデータを出力する
  2. Python で tabulate モジュールを使用してテーブル形式でデータを出力する
  3. Python で pandas.DataFrame() 関数を使用してテーブル形式でデータを出力する
Python でデータをタブラ形式で出力する

リストには、複数の要素を特定の順序で格納できます。ただし、リストを出力する場合、行でフォーマットされたデータを処理しているかどうかが少し不明確になる可能性があります。リストのデータは、表形式で出力することもできます。このように、すべてが行と列に美しく配置されているため、データを表示すると、データが整理されて整理されます。

このチュートリアルでは、リストコレクションのデータを表形式で出力する方法を紹介します。

Python で format() 関数を使用してテーブル形式でデータを出力する

Python では、format() 関数を使用して効率的な文字列フォーマットを実行できます。これにより、希望する形式で出力を確実に取得できるようになります。

表形式でデータを表示するために、列間のスペースを効率的に指定し、リストのデータを同じ形式で出力します。

例えば、

d = [["Mark", 12, 95], ["Jay", 11, 88], ["Jack", 14, 90]]

print("{:<8} {:<15} {:<10}".format("Name", "Age", "Percent"))

for v in d:
    name, age, perc = v
    print("{:<8} {:<15} {:<10}".format(name, age, perc))

出力:

Name     Age             Percent   
Mark     12              95        
Jay      11              88        
Jack     14              90 

Python で tabulate モジュールを使用してテーブル形式でデータを出力する

tabulate モジュールには、シンプルでエレガントなテーブル構造でデータを出力するために使用できるメソッドがあります。

このモジュールから tabulate() 関数にデータと列名を指定するだけで、残りは実行されます。

例えば、

from tabulate import tabulate

d = [["Mark", 12, 95], ["Jay", 11, 88], ["Jack", 14, 90]]

print(tabulate(d, headers=["Name", "Age", "Percent"]))

出力:

Name      Age    Percent
------  -----  ---------
Mark       12         95
Jay        11         88
Jack       14         90

さまざまなテーブルスタイルでデータを出力できる Python でも利用可能な他のモジュールがあることに注意してください。それらのいくつかは、PrettyTabletermtabletexttable などです。

Python で pandas.DataFrame() 関数を使用してテーブル形式でデータを出力する

pandas ライブラリを使用すると、Python で DataFrame を作成できます。これらの DataFrame は、データセットを格納し、そこに格納されているデータを効率的に処理できるようにするために頻繁に使用されます。DataFrame でさまざまなタイプの操作を実行することもできます。

リストのデータを使用して DataFrame を非常に簡単に作成し、以下に示すように出力できます。

import pandas as pd

d = [["Mark", 12, 95], ["Jay", 11, 88], ["Jack", 14, 90]]

df = pd.DataFrame(d, columns=["Name", "Age", "Percent"])
print(df)

出力:

   Name  Age  Percent
0  Mark   12       95
1   Jay   11       88
2  Jack   14       90
著者: Manav Narula
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Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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