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数据分析中，文件解析库解析内容样式调整

news 来源：原创 2025/6/15 12:21:23

CSV文件：使用Python标准库中的csv模块，通过简单的文本解析来读取数据。
Excel文件：使用专门的库（如openpyxl、xlrd）来解析复杂的文件格式，或者使用pandas库来简化读取过程。

在进行文件读取后的格式调整时，可设置显示选项进行整理，在进行举例前，先介绍需要引入的tabulate库
tabulate库主要用于：

格式化输出：将复杂的数据结构（如列表、字典）转换为易于阅读的表格格式。
控制台展示：在命令行界面中以表格形式展示数据，适用于脚本和命令行工具。
文件保存：将表格数据保存为文本文件，支持多种表格格式（如 Markdown、HTML、LaTeX 等）。
数据对比：用于比较不同数据集，通过表格形式直观展示差异。
报告生成：在生成报告时，使用表格形式展示数据，使报告更加清晰和专业。
多种表格格式：支持多种表格格式，包括简单的文本表格、Markdown、HTML、LaTeX 等。
自定义样式：允许用户自定义表格的样式，包括表头、分隔符、对齐方式等。
灵活性：可以处理各种数据结构，包括嵌套列表和字典。

举例：（注：需要引入tabulate 库）
pd.set_option(‘display.max_columns’, None) # 显示所有列
pd.set_option(‘display.max_rows’, None) # 显示所有行
pd.set_option(‘display.width’, None) # 自动调整宽度
pd.set_option(‘display.max_colwidth’, 100) # 设置最大列宽
pd.set_option(‘display.precision’, 2) # 设置小数精度
pd.set_option(‘display.unicode.ambiguous_as_wide’, True) # 处理中文对齐
pd.set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True) # 处理中文对齐

完整代码如下：
解析文件为csv 文件，文件内容如下：
订单编号总金额买家实际支付金额收货地址订单创建时间订单付款时间退款金额
1 178.8 上海 2020/2/21 0:00 0.0
2 21 内蒙古自治区 2020/2/20 23:59 2020/2/21 0:00 0.0
3 37 安徽省 2020/2/20 23:59 0.0
4 157 湖南省 2020/2/20 23:58 2020/2/20 23:58 0.0
5 64.8 江苏省 2020/2/20 23:57 2020/2/20 23:57 64.8
6 65.8 江苏省 2020/2/21 23:57 2020/2/21 23:57 0
7 66.8 江苏省 2020/2/22 23:57 2020/2/22 23:57 0
8 67.8 江苏省 2020/2/23 23:57 0
9 68.8 江苏省 2020/2/24 23:57 2020/2/24 23:57 0
10 69.8 江苏省 2020/2/25 23:57 2020/2/25 23:57 0
11 70.8 江苏省 2020/2/26 23:57 2020/2/26 23:57 0

import pytest
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
import warnings
from tabulate import tabulate  # 添加tabulate库
warnings.filterwarnings('ignore')

# 设置显示选项
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None)     # 显示所有行
pd.set_option('display.width', None)        # 自动调整宽度
pd.set_option('display.max_colwidth', 100)  # 设置最大列宽
pd.set_option('display.precision', 2)       # 设置小数精度
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)  # 处理中文对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)   # 处理中文对齐

def display_aligned_dataframe(df):
    """打印对齐的数据框"""
    # 创建一个样式对象
    styled_df = df.style.set_properties(**{
        'text-align': 'left',
        'padding': '10px'
    })
    # 设置表格边框
    styled_df = styled_df.set_table_styles([
        {'selector': 'th',
         'props': [('text-align', 'center'),
                  ('background-color', '#f0f0f0'),
                  ('padding', '10px')]},
        {'selector': 'td',
         'props': [('text-align', 'left'),
                  ('padding', '10px')]}
    ])
    
    return styled_df

# 读取CSV文件后使用新的显示方式
file_path = 'E:\TestDome\Demo1.csv'
df = pd.read_csv(file_path, encoding="gbk")

# 使用新的显示方式
print("\n数据预览：")
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='grid', showindex=True))  # 使用tabulate对齐表头和数据

# 或者使用样式化显示
display_aligned_dataframe(df)