Pandas导出美化技巧，让你的Excel更出众

想当年的编笆达人

pandas的DataFrame可以通过设置参数使得在jupyter notebook中显示的更加美观，
但是，将DataFrame的数据导出excel时，却只能以默认最朴素的方式将数据写入excel。
本文介绍一种简单易用，让导出的excel更加美观的方法。
1. 概要

首先，引入一个库StyleFrame，这个库封装 pandas和openpyxl，让我们轻松的设置DataFrame的样式并导出到excel中。
安装很简单：

1. pip install styleframe

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这个库主要包含3个模块：

• styleframe：相当于这个库的主入口，它封装了DataFrame对象。
  
• styler：用来单元格的样式。
  
• utils：常用样式元素的辅助类，比如数字和日期格式、颜色和边框类型等。
  

安装成功之后，下面通过示例看看如何使用。
2. 准备数据

下面示例中使用的数据采集自链家网的真实成交数据。
数据下载地址：https://databook.top/。
导入数据：

1. import pandas as pd
3. fp = "D:/data/南京二手房交易/南京建邺区.csv"
4. df = pd.read_csv(fp)
6. # 为了简化，只取10条数据来演示导出效果
7. df = df.head(10)

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3. 行列设置

先看看默认导出excel的效果。

1. output = "d:\data\output.xlsx"
2. df.to_excel(output, index=None)

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默认导出的样式就是这样，所有单元格都一样，不管单元格的内容是什么。
3.1. 设置自适应

第一步，我们设置内容自适应（shrink_to_fit），确保每个单元格中的内容能够完整显示。

1. from styleframe import StyleFrame, Styler, utils
3. style = Styler(shrink_to_fit=True)
4. sf = StyleFrame(df, styler_obj=style)
6. writer = sf.to_excel(output)
7. writer.close()

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可以看出，StyleFrame的默认导出样式，给有数据的表格加了边框。
使用shrink_to_fit=True样式之后，每个单元格的内容可以完整显示了。
3.2. 设置列宽

从上面的效果，我们发现，所有列的宽度是一样的，无论列中的内容有多长。
我们可以设置某些文字内容比较多列更宽一些。

1. sf.set_column_width_dict(
2.     {
3.         "name": 25,
4.         "positionInfo": 20,
5.         "advantage": 15,
6.         "dealCycleDays": 16,
7.     }
8. )

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调整之后，内容看起来更清晰了。
3.3. 设置表头，内容

接下来，我们通过字号，对齐方式，背景色以及是否加粗来区分表头和内容部分。

1. header_style = Styler(
2.     bg_color="yellow",
3.     bold=True,
4.     font_size=12,
5.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.center,
6.     vertical_alignment=utils.vertical_alignments.center,
7. )
8. content_style = Styler(
9.     shrink_to_fit=True,
10.     font_size=8,
11.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
12. )
14. sf.apply_column_style(sf.columns, content_style)
15. sf.apply_headers_style(header_style)

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内容更加紧凑了，表头部分也更突出了。
3.4. 设置行间隔颜色

最后，我们在优化下内容显示部分，用不同的背景色区分奇数行和偶数行。

1. row_style = Styler(
2.     bg_color="#32CD32",
3.     shrink_to_fit=True,
4.     font_size=8,
5.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
6. )
8. # 计算要设置背景色的行索引
9. indexes = list(range(1, len(sf), 2))
10. sf.apply_style_by_indexes(indexes, styler_obj=row_style)

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4. 样式设置

样式设置主要是Styler这个模块提供的功能。
通过Styler类提供的接口，我们可以设置灵活的控制导出的样式。
4.1. 字体

我们给第一行设置不同的字体（font="STKaiti"），看看导出的效果：

1. first_line_style = Styler(
2.     shrink_to_fit=True,
3.     font="STKaiti",
4.     font_size=14,
5.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
6. )
7. sf.apply_style_by_indexes(indexes_to_style=[0], styler_obj=first_line_style)

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第一行的字体是华文楷体，和其他行不一样。
4.2. 颜色

再把第一行的字调成蓝色（font_color="blue"）。

1. first_line_style = Styler(
2.     shrink_to_fit=True,
3.     font="STKaiti",
4.     font_size=14,
5.     font_color="blue",
6.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
7. )
8. sf.apply_style_by_indexes(indexes_to_style=[0], styler_obj=first_line_style)

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4.3. 背景色

再给第一行加一个红色背景（bg_color="red"）。

1. first_line_style = Styler(
2.     shrink_to_fit=True,
3.     font="STKaiti",
4.     font_size=14,
5.     font_color="blue",
6.     bg_color="red",
7.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
8. )
9. sf.apply_style_by_indexes(indexes_to_style=[0], styler_obj=first_line_style)

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4.4. 边框

边框是区隔，突出内容的一种手段，比如，我们可以在表头部分用实线粗边框（border_type=utils.borders.thick），内容部分用虚线细边框（border_type=utils.borders.dashed）。

1. header_style = Styler(
2.     bg_color="yellow",
3.     bold=True,
4.     font_size=14,
5.     border_type=utils.borders.thick,
6. )
7. content_style = Styler(
8.     shrink_to_fit=True,
9.     font_size=12,
10.     border_type=utils.borders.dashed,
11. )
13. sf.apply_column_style(sf.columns, content_style)
14. sf.apply_headers_style(header_style)

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4.5. 数字和日期

最后，看看如何定制数字（number_format）和日期（date_format）的显示方式。
我们把上面示例中的总价（totalPrice）保留两位小数，日期（DealDate）改为只显示月和日。

1. num_style = Styler(
2.     shrink_to_fit=True,
3.     font_size=12,
4.     number_format=utils.number_formats.general_float,
5.     border_type=utils.borders.dashed,
6.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
7. )
8. sf.apply_column_style(["totalPrice", "unitPrice"], num_style)
10. date_style = Styler(
11.     shrink_to_fit=True,
12.     font_size=12,
13.     date_format="DD/MM",
14.     border_type=utils.borders.dashed,
15.     horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
16. )
17. sf.apply_column_style("dealDate", date_style)

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5. 总结

导出分析结果是我们做数据分析的最后一步，也是最容易被忽视的一步。
我们常常把大部分的精力都会花在数据的整理和分析上，最后给客户提供一个简易的报告和数据。
殊不知，导出一个美观清晰的分析结果和数据，反而更能得到客户的肯定和信任，因为这才是客户能够切身感知到的部分，否则花在数据整理和分析的精力再多，也不能让客户有直接的感受。

来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/18070891
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