Вывод списков в формате табличных данных на Python

Перейти в телеграм, чтобы получить результаты теста
Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите
Вам подходит профессия:
Аналитик данных
Основные характеристики профессии:
не нужно общаться с людьми
логика
анализ
поиск закономерностей
работа с числами
Построим личный план перехода в профессию для вас бесплатно
- убедитесь, подходит вам профессия или нет
- получите оценку своих навыков и шансов освоить профессию
- забронируем за вами скидку 55% на обучение, пока думаете
Позвоним вам в течение часа — не пропустите звонок
Чем занимается специалист
Специалист создает все онлайн-продукты, программы, приложения, игры и сайты, которыми вы пользуетесь каждый день.
Создает — значит описывает последовательность действий на специальном языке программирования. Настраивает действия, что должно произойти, если пользователь нажмет на кнопку.
Средняя зарплата начинающего специалиста в первый год работы:
от 50 000 ₽
Что надо знать и уметь, чтобы выучиться на аналитика:
- базовое школьное образование
- уверенные навыки работы с компьютером
- опыт выполнения задач в конкретные сроки
Глубокие знания математики или английского не нужны
Почему мы рекомендуем вам эту профессию
Ваш скрытый талант:
наблюдательность
Одним из часто встречающихся вызовов для начинающих разработчиков на Python является преобразование и вывод данных в табличном формате. Например, у
Одним из часто встречающихся вызовов для начинающих разработчиков на Python является преобразование и вывод данных в табличном формате. Например, у вас есть список заголовков и двумерный массив данных, которые вы хотите представить в виде таблицы.
headings = ["Heading1", "Heading2", "Heading3"]
data = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
Ваша цель — представить эти данные в виде таблицы, где headings
— это заголовки столбцов, а data
— это соответствующие значения. При этом заголовки могут иметь разную длину, а данные представляют собой целые числа.
Существуют различные способы решения этой задачи на Python. Один из простых и эффективных методов — использовать функциональность библиотеки pandas, которая предназначена для работы с табличными данными.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=headings)
print(df)
Этот код создает объект DataFrame из библиотеки pandas, используя список headings
в качестве заголовков столбцов и двумерный список data
в качестве значений. Затем он просто выводит DataFrame, что дает красиво отформатированный вывод в виде таблицы.
Важно отметить, что pandas обеспечивает множество других функций для работы с табличными данными, включая сортировку, фильтрацию, агрегирование и даже визуализацию. Благодаря этому, pandas становится мощным инструментом для анализа данных на Python.
Добавить комментарий