Solución:
Pandas to_html simplemente genera una cadena grande que contiene el marcado de la tabla HTML. El argumento de clases es un manejador de conveniencia para dar el <table> a clase atributo al que se hará referencia en un creado previamente Documento CSS que le da estilo. Por lo tanto, incorpore to_html en una compilación de documento HTML más amplia que hace referencia a un CSS externo.
Curiosamente, to_html agrega clases duales <table class="dataframe mystyle"> que se puede hacer referencia en CSS individualmente, .dataframe {...} .mystyle{...}, o juntos .dataframe.mystyle {...}. A continuación se demuestra con datos aleatorios.
Datos
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 (guardar como 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="https://foroayuda.es/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")))
PRODUCCIÓN
HTML (hace referencia a df_style.css, asumido en el mismo directorio; vea el argumento de clase en la tabla)
<html>
<head><title>HTML Pandas Dataframe with CSS</title></head>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://foroayuda.es/df_style.css"/>
<body>
<table border="1">
<thead>
<tr>
<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>
Esencialmente, pandas.to_html () solo exporta una tabla HTML simple. Puede insertar la tabla donde desee en el cuerpo y controlar el estilo a través de CSS en la sección de estilo.
<html>
<head>
<style>
table, th, td {{font-size:10pt; border:1px solid black; border-collapse:collapse; text-align:left;}}
th, td {{padding: 5px;}}
</style>
</head>
<body>
{
pandas.to_html()
}
</body>
</html>
Encontré la forma más precisa y, francamente, más fácil de hacerlo es omitir el estilo, to_html (), etc. y convertir el DF en un diccionario usando el método df.to_dict ().
Específicamente, lo que me dio problemas fue mostrar el html de pandas con estilo en un correo electrónico de Outlook, ya que simplemente no se mostraba correctamente con el desorden css que estaban produciendo los pandas.
iterar sobre el dict y generar el html allí simplemente envolviendo claves / valores en las etiquetas que necesita, agregando clases, etc. y concatenar todo esto en una sola cadena. Luego pegue esta cadena en una plantilla preparada con un CSS predefinido.
Por conveniencia, encontré que es útil exportar el mismo df dos veces, usando .to_dict () y to_dict (‘index’) para completar primero las columnas y luego avanzar fila por fila. Alternativamente, solo tenga una lista de nombres de columna relevantes.
dict_data = [df.to_dict(), df.to_dict('index')]
return_str="<table><tr>"
for key in dict_data[0].keys():
return_str = return_str + '<th>' + key + '</th>'
return_str = return_str + '</tr>'
for key in dict_data[1].keys():
return_str = return_str + '<tr><th>' + key + '</th>'
for subkey in dict_data[1][key]:
return_str = return_str + '<td>' + dict_data[1][key][subkey] + '</td>'
return_str = return_str + '</tr></table>'
y luego return_str entra en la plantilla.