Tabular en Python: Una guía completa

Funciones avanzadas de Python Tabulate

La biblioteca tabulate ofrece funciones avanzadas que te permiten personalizar el aspecto de tablas complejas. Hablemos de algunas de estas características.

Personalizar el aspecto de la mesa

La biblioteca tabulate ofrece distintas formas de personalizar el aspecto de las tablas, como ajustar la alineación, establecer el ancho de las columnas y utilizar distintos formatos de tabla. A continuación se indican algunas de las principales opciones de formato.

• numalign: Controla la alineación de las columnas numéricas. Los valores aceptables son "left", "center", y "right".

• stralign: Controla la alineación de las columnas de cadena. Los valores aceptables son "left", "center", y "right".

• colalign: Permite la alineación específica de columnas individuales proporcionando una lista de opciones de alineación.

El ejemplo siguiente muestra la aplicación de estas opciones de formato.

from tabulate import tabulate

# Sample data: list of lists
data = [
    ["Alice", 24, 1200.50],
    ["Bob", 30, 3500.75],
    ["Charlie", 28, 2500.00]
]

# Customizing table appearance
table = tabulate(
    data,
    headers=["Name", "Age", "Salary"],
    tablefmt="fancy_grid",
    numalign="right",
    stralign="center",
    colalign=("center", "center", "right")
)

print(table)

Salida de tabla personalizada utilizando Python tabulate. Imagen del autor.

Manejo de celdas multilínea

La biblioteca tabulate también te permite manejar datos de texto que superen el ancho de columna típico. El argumento maxcolwidths especifica la anchura máxima de cada celda de la tabla de salida para gestionar el ajuste del texto dentro de las celdas. Esta funcionalidad te permite mostrar información larga de forma más legible.

En el ejemplo siguiente, el maxcolwidths se establece en 30 caracteres para envolver los datos de texto en varias líneas si supera el número de caracteres especificado.

# Import tabulate library
from tabulate import tabulate

# Sample text data
data = [
    ["Alice", "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."],
    ["Bob", "Sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua."],
    ["Charlie", "Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco."]
]

# Creating a table with multiline cells
table = tabulate(
    data,
    headers=["Name", "Description"],
    tablefmt="grid",
    maxcolwidths=[None, 30]  # Set maximum width for the Description column
)

print(table)

Salida de tabla que maneja varias líneas utilizando tabular de Python. Imagen del autor.

Utilizar la utilidad de línea de comandos

La biblioteca tabulate proporciona una utilidad de línea de comandos para ayudarte a visualizar tablas directamente desde la línea de comandos o el terminal. Esta utilidad de línea de comandos te permite generar las tablas sin escribir código Python adicional.

Supongamos que tienes un archivo CSV llamado data.csv. Utilizarás el siguiente símbolo del sistema para generar una tabla utilizando tabular.

cat data.csv | tabulate -d , -f grid

Dónde:

• cat data.csv lee el contenido del archivo CSV.

• -d , especifica el delimitador (coma para CSV).

• -f grid establece el formato de salida en el estilo grid.

Ejemplos prácticos y casos de uso

En esta sección, exploraremos los distintos casos de uso de la biblioteca tabulate para visualizar tablas en Python.

Visualizar datos de ventas

Supongamos que tenemos los siguientes datos de ventas.

# Sample sales data
sales_data = [
    ["Q1", 15000, 12000, 13000],
    ["Q2", 17000, 16000, 14500],
    ["Q3", 18000, 15000, 16000],
    ["Q4", 20000, 21000, 19000]
]

headers = ["Quarter", "Product A", "Product B", "Product C"]

Puedes mostrar los datos en una tabla utilizando el formato fancy_grid.

# Import tabulate library
from tabulate import tabulate

# Displaying sales data using the 'fancy_grid' format
table_fancy = tabulate(sales_data, headers=headers, tablefmt="fancy_grid")

print(table_fancy)

Salida de tabla utilizando el formato fancy_grid en Python tabulate. Imagen del autor.

También puedes mostrar los datos en formato HTML ajustando tablefmt a html.

# Displaying sales data using the 'html' format
table_html = tabulate(sales_data, headers=headers, tablefmt="HTML")

print(table_html)

Salida:

<table>
<thead>
<tr><th>Quarter  </th><th style="text-align: right;">  Product A</th><th style="text-align: right;">  Product B</th><th style="text-align: right;">  Product C</th></tr>
</thead>
<tbody>
<tr><td>Q1       </td><td style="text-align: right;">      15000</td><td style="text-align: right;">      12000</td><td style="text-align: right;">      13000</td></tr>
<tr><td>Q2       </td><td style="text-align: right;">      17000</td><td style="text-align: right;">      16000</td><td style="text-align: right;">      14500</td></tr>
<tr><td>Q3       </td><td style="text-align: right;">      18000</td><td style="text-align: right;">      15000</td><td style="text-align: right;">      16000</td></tr>
<tr><td>Q4       </td><td style="text-align: right;">      20000</td><td style="text-align: right;">      21000</td><td style="text-align: right;">      19000</td></tr>
</tbody>
</table>

La salida de tabla HTML es útil en integraciones web si quieres incrustar la salida de tabla en sitios web. También puedes personalizar aún más la salida de la tabla HTML utilizando CSS para que tenga un aspecto más atractivo para el usuario.

Integración con Jupyter Notebooks

La biblioteca tabulate puede integrarse fácilmente con los Cuadernos Jupyter para facilitar la presentación de los datos. El siguiente ejemplo muestra cómo crear un DataFrame de muestra en un Jupyter Notebook y mostrarlo en una tabla con formato de cuadrícula.

# Import required library
import pandas as pd
from tabulate import tabulate

# Sample student exam scores DataFrame
exam_scores_df = pd.DataFrame({
    "Student": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
    "Math": [85, 90, 78, 92],
    "Science": [88, 76, 95, 85],
    "English": [90, 88, 84, 91]
})

# Displaying the DataFrame as a formatted table using 'grid' format
table_jupyter = tabulate(exam_scores_df, headers='keys', tablefmt='grid')

print(table_jupyter)

Salida de tablas utilizando Python tabulate integrado con un Jupyter Notebook. Imagen del autor.

La ventaja de utilizar la biblioteca tabulate en un entorno Jupyter es que mejora la legibilidad y la comparación de datos, especialmente en tareas de análisis de datos.

Conclusión

La biblioteca tabulate es importante para crear tablas bien formateadas en Python. Como has visto, también ofrece flexibilidad para su uso en distintos entornos, como Cuadernos Jupyter, líneas de comandos y aplicaciones web, incluyendo opciones para la salida, como HTML. 

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