在pandas上分页dataframe.to_html（）
我有一个巨大的pandas数据框，我正在将dataframe.to_html()其转换为html表，即约1000行。使用分页的任何简便方法都无需滚动整个1000行。例如，查看前50行，然后单击“下一步”查看后续50行？
问题答案：
我能想到的最佳解决方案包括几个外部JS库：JQuery及其DataTables插件。这将使分页工作不仅仅需要很少的努力。
让我们设置一些HTML，JS和python：
from tempfile import NamedTemporaryFile
import webbrowser
base_html = """
<!doctype html>
<html><head>
<meta http-equiv="Content-type" content="text/html; charset=utf-8">
<script type="text/javascript" src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.2.2/jquery.min.js"></script>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://cdn.datatables.net/1.10.16/css/jquery.dataTables.css">
<script type="text/javascript" src="https://cdn.datatables.net/1.10.16/js/jquery.dataTables.js"></script>
</head><body>%s<script type="text/javascript">$(document).ready(function(){$('table').DataTable({
"pageLength": 50
});});</script>
</body></html>
"""
def df_html(df):
"""HTML table with pagination and other goodies"""
df_html = df.to_html()
return base_html % df_html
def df_window(df):
"""Open dataframe in browser window using a temporary file"""
with NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.html') as f:
f.write(df_html(df))
webbrowser.open(f.name)
现在我们可以加载样本数据集进行测试：
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df_window(df)
美丽的结果： 在此处输入图片说明
一些注意事项：
- 注意字符串中的
pageLength参数base_html。这是我定义每页默认行数的地方。您可以在DataTable选项页中找到其他可选参数。 - 该df_window功能已在
Jupyter Notebook中进行了测试，但也应在纯Python中工作。 - 您可以跳过
df_window并将返回的值直接写入df_htmlHTML文件。
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