使用列表填充 Python 的漂亮表格

Question

我需要使用 Python 的 prettytable 创建一个 table 汇总统计数据。我有一个包含 n 列的数据集，我需要计算每一列的均值、中值、标准差和方差。我可以使用 numpy 来计算统计列表，如下所示：

import numpy
means=df.mean()
medians=df.median()
standard_deviations=df.std()
variances=df.var()

但是，在填充 table 时，我不确定如何在 field_names 和 add_row 选项中插入列和值的列表。如果我事先知道列数并且我可以轻松地在列表中指定它们的名称，则下面的代码有效：

from prettytable import PrettyTable
x = PrettyTable()
x.title = 'Dataset Summary Statistics'
x.field_names = ['Metric','Var(1)','Var(2)',...,'Var(n)']
x.add_row(['Mean',means[0],means[1],means[2],...,means[n]])
x.add_row(['Median',medians[0],medians[1],medians[2],...,medians[n]])
x.add_row(['Standard Deviation',standard_deviations[0],standard_deviations[1],standard_deviations[2],..., standard_deviations[n]])
x.add_row(['Variance',variances[0],variances[1],variances[2],variances[n]])
print(x)
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                            Dataset Summary Statistics                            |
     
+--------------------+--------------------+--------------------+-------------------+
|       Metric       |        Var(1)      |        Var(2)      |        Var(n)     |    
     
+--------------------+--------------------+--------------------+-------------------+
|        Mean        | 1774.723516111245  | 1784.5797186405343 | 1764.1535926315878|
|       Median       | 1413.0899658203125 | 1419.4949951171875 | 1406.0249633789062| 
| Standard Deviation |  831.055540944934  | 833.9177417328348  | 827.9240611593201 | 
|      Variance      |  690653.312135277  | 695418.7999767909  | 685458.2510465416 | 
+--------------------+--------------------+--------------------+-------------------+

但是，如果DataFrame中的列数太多，无法手动调用means、medians、standard_deviations和variances列表中的每个元素，如何使用值列表填充 table 而不指定它们在列表中的位置？

Answer 1

IIUC 将 Series 转换为列表并使用 * 进行解压，类似于 medians, standard_deviations, variances:

x.add_row(['Mean', *means.tolist()])

使用列表填充 Python 的漂亮表格

Fill Python's prettytable using lists

python

list

pandas

prettytable