Appliquer la classe CSS à Pandas DataFrame en utilisant to_html
Je ne parviens pas à appliquer l'argument "classes" avec la méthode "to_html" de Pandas pour styler un DataFrame.
"classes: str ou list ou Tuple, valeur par défaut Aucune Classe (s) CSS à appliquer à la table html résultante" from: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ généré/pandas.DataFrame.to_html.html
Je suis capable de restituer un DataFrame stylé comme ceci (par exemple):
df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
myhtml = df.style.set_properties(**{'font-size': '11pt', 'font-family': 'Calibri','border-collapse': 'collapse','border': '1px solid black'}).render()
with open('myhtml.html','w') as f:
f.write(myhtml)
Comment puis-je style la sortie HTML d'un DataFrame en utilisant "classes" avec "to_html" comme ceci:
df.to_html('myhtml.html',classes=<something here>)
Le to_html des pandas génère simplement une grande chaîne contenant le balisage de table HTML. L'argument classes est un gestionnaire de commodité donnant à <table> un attribut classe qui sera référencé dans un document CSS précédemment créé qui le stylise. Par conséquent, incorporez to_html dans un document HTML plus large faisant référence à un CSS externe.
Il est intéressant de noter que to_html ajoute deux classes <table class="dataframe mystyle"> qui peuvent être référencées individuellement dans CSS, .dataframe {...} .mystyle{...} ou ensemble .dataframe.mystyle {...}. Ci-dessous montre avec des données aléatoires.
Les données
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('colheader_justify', 'center')
np.random.seed(6182018)
demo_df = pd.DataFrame({'date': np.random.choice(pd.date_range('2018-01-01', '2018-06-18', freq='D'), 50),
'analysis_tool': np.random.choice(['pandas', 'r', 'Julia', 'sas', 'stata', 'spss'],50),
'database': np.random.choice(['postgres', 'mysql', 'sqlite', 'Oracle', 'sql server', 'db2'],50),
'os': np.random.choice(['windows 10', 'ubuntu', 'mac os', 'Android', 'ios', 'windows 7', 'debian'],50),
'num1': np.random.randn(50)*100,
'num2': np.random.uniform(0,1,50),
'num3': np.random.randint(100, size=50),
'bool': np.random.choice([True, False], 50)
},
columns=['date', 'analysis_tool', 'num1', 'database', 'num2', 'os', 'num3', 'bool']
)
print(demo_df.head(10))
# date analysis_tool num1 database num2 os num3 bool
# 0 2018-04-21 pandas 153.474246 mysql 0.658533 ios 74 True
# 1 2018-04-13 sas 199.461669 sqlite 0.656985 windows 7 11 False
# 2 2018-06-09 stata 12.918608 Oracle 0.495707 Android 25 False
# 3 2018-04-24 spss 88.562111 sql server 0.113580 windows 7 42 False
# 4 2018-05-05 spss 110.231277 Oracle 0.660977 windows 10 76 True
# 5 2018-04-05 sas -68.140295 sql server 0.346894 windows 10 0 True
# 6 2018-05-07 Julia 12.874660 postgres 0.195217 ios 79 True
# 7 2018-01-22 r 189.410928 mysql 0.234815 windows 10 56 False
# 8 2018-01-12 pandas -111.412564 sql server 0.580253 debian 30 False
# 9 2018-04-12 r 38.963967 postgres 0.266604 windows 7 46 False
CSS _ (enregistrer sous df_style.css)
/* includes alternating gray and white with on-hover color */
.mystyle {
font-size: 11pt;
font-family: Arial;
border-collapse: collapse;
border: 1px solid silver;
}
.mystyle td, th {
padding: 5px;
}
.mystyle tr:nth-child(even) {
background: #E0E0E0;
}
.mystyle tr:hover {
background: silver;
cursor: pointer;
}
Pandas
pd.set_option('colheader_justify', 'center') # FOR TABLE <th>
html_string = '''
<html>
<head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="df_style.css"/>
<body>
{table}
</body>
</html>.
'''
# OUTPUT AN HTML FILE
with open('myhtml.html', 'w') as f:
f.write(html_string.format(table=demo_df.to_html(classes='mystyle')))
SORTIE
HTML _ (références df_style.css, supposées dans le même répertoire; voir l'argument de classe dans la table)}
<html>
<head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="df_style.css"/>
<body>
<table border="1" class="dataframe mystyle">
<thead>
<tr style="text-align: center;">
<th></th>
<th>date</th>
<th>analysis_tool</th>
<th>num1</th>
<th>database</th>
<th>num2</th>
<th>os</th>
<th>num3</th>
<th>bool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>0</th>
<td>2018-04-21</td>
<td>pandas</td>
<td>153.474246</td>
<td>mysql</td>
<td>0.658533</td>
<td>ios</td>
<td>74</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>1</th>
<td>2018-04-13</td>
<td>sas</td>
<td>199.461669</td>
<td>sqlite</td>
<td>0.656985</td>
<td>windows 7</td>
<td>11</td>
<td>False</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>2018-06-09</td>
<td>stata</td>
<td>12.918608</td>
<td>Oracle</td>
<td>0.495707</td>
<td>Android</td>
<td>25</td>
<td>False</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>2018-04-24</td>
<td>spss</td>
<td>88.562111</td>
<td>sql server</td>
<td>0.113580</td>
<td>windows 7</td>
<td>42</td>
<td>False</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>2018-05-05</td>
<td>spss</td>
<td>110.231277</td>
<td>Oracle</td>
<td>0.660977</td>
<td>windows 10</td>
<td>76</td>
<td>True</td>
</tr>
...
</tbody>
</table>
</body>
</html>
Voici comment je l'ai fait
Créez un fichier texte pour le code css et écrivez votre code css ici, dites css_style.txtMaintenant, lisez ce fichier txt sous forme de chaîne dans votre fichier python
with open('css_style.txt', 'r') as myfile:
style = myfile.read()
Maintenant en code HTML
"""<html><head>Something Something</head>{1}<div>{0}</div></html>""".format(some_panda_dataframe.to_html,style)
Ici, dans mon cas, le fichier css_style.txt est
<style>
table {
border-collapse: collapse;
width: 100%;
}
th {
text-align: center;
padding: 8px;
}
td {
text-align: left;
padding: 8px;
}
tr:nth-child(even){background-color: #FFD5D5}
th {
background-color: #0000FF;
color: white;
}
</style>