Tabulação Python: Um guia completo

Recursos avançados do Python Tabulate

A biblioteca tabulate oferece recursos avançados que permitem que você personalize a aparência de tabelas complexas. Vamos discutir alguns desses recursos.

Personalização da aparência da tabela

A biblioteca tabulate oferece diferentes maneiras de personalizar a aparência da tabela, como ajustar o alinhamento, definir a largura das colunas e usar diferentes formatos de tabela. A seguir, você encontrará algumas das principais opções de formatação.

• numalign: Controla o alinhamento das colunas numéricas. Os valores aceitáveis são "left", "center" e "right".

• stralign: Controla o alinhamento das colunas de strings. Os valores aceitáveis são "left", "center" e "right".

• colalign: Permite o alinhamento específico de colunas individuais, fornecendo uma lista de opções de alinhamento.

O exemplo abaixo mostra a aplicação dessas opções de formatação.

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)

Saída de tabela personalizada usando o Python tabulate. Imagem do autor.

Manuseio de células com várias linhas

A biblioteca tabulate também permite que você manipule dados de texto que excedam a largura típica da coluna. O argumento maxcolwidths especifica a largura máxima de cada célula na tabela de saída para gerenciar a quebra de texto dentro das células. Essa funcionalidade permite que você exiba informações longas de uma forma mais legível.

No exemplo abaixo, maxcolwidths está definido como 30 caracteres para envolver os dados de texto em várias linhas se eles excederem o número especificado de caracteres.

# 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)

A saída da tabela manipula várias linhas usando o tabulate do Python. Imagem do autor.

Usando o utilitário de linha de comando

A biblioteca tabulate oferece um utilitário de linha de comando para ajudar você a exibir tabelas diretamente da linha de comando ou do terminal. Esse utilitário de linha de comando permite que você gere as tabelas sem escrever código Python adicional.

Suponha que você tenha um arquivo CSV chamado data.csv. Você usará o prompt de comando a seguir para gerar uma tabela usando tabulate.

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

Onde:

• cat data.csv lê o conteúdo do arquivo CSV.

• -d , especifica o delimitador (vírgula para CSV).

• -f grid define o formato de saída para o estilo grid.

Exemplos práticos e casos de uso

Nesta seção, exploraremos os diferentes casos de uso da biblioteca tabulate para exibir tabelas em Python.

Exibição de dados de vendas

Suponha que você tenha os seguintes dados de vendas.

# 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"]

Você pode exibir os dados em uma tabela usando o 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)

Saída de tabela usando a formatação fancy_grid no Python tabulate. Imagem do autor.

Você também pode exibir os dados no formato HTML, definindo tablefmt como html.

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

print(table_html)

Saída:

<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>

A saída da tabela HTML é útil em integrações da Web se você quiser incorporar a saída da tabela em sites. Você também pode personalizar ainda mais a saída da tabela HTML usando CSS para ter uma aparência mais atraente para o usuário.

Integração com o Jupyter Notebooks

A biblioteca tabulate pode ser facilmente integrada aos Jupyter Notebooks para facilitar a apresentação dos dados. O exemplo abaixo mostra como criar um DataFrame de amostra em um Jupyter Notebook e exibi-lo em uma tabela em formato de grade.

# 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)

Saída de tabela usando o Python tabulate integrado a um Jupyter Notebook. Imagem do autor.

A vantagem de usar a biblioteca tabulate em um ambiente Jupyter é que ela melhora a legibilidade e a comparação de dados, especialmente para tarefas de análise de dados.

Conclusão

A biblioteca tabulate é importante para que você crie tabelas bem formatadas em Python. Como você viu, ele também oferece flexibilidade para uso em diferentes ambientes, como Jupyter Notebooks, linhas de comando e aplicativos da Web, incluindo opções para a saída, como HTML. 

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