Python中的Great Tables入门

表格简介

在数据处理和分析中，表格是最有效的数据呈现技术之一。处理表格数据的能力，无论您处理的数据的大小和结构如何，都很重要，无论后者足够小以便放入几个字节的变量中，还是它是一个大型且充满价值的数据结构。Python 本身拥有大量的库，这些库不仅擅长以不同的方式表示表格，而且还可以在高级别上操作和查询表格。

1. Pandas： Python 中数据控制最基础的层面是使用 Pandas，它提供了 DataFrame 等工具，非常适合处理大数据。
2. Tabulate： 一个简单清晰的库，可以促进表格以不同的布局进行格式化和显示，非常适合在终端中使用以生成整洁的表格。
3. PrettyTable： 提供了一种生成格式精美的 ASCII 表格的方法，用于创建包含数据（在一个或多个列中呈现）的文本的美观且可自定义的表格。
4. DuckDB： 一个一流的查询引擎，针对与 Pandas 的高强度集成和最先进的固定大小向量数据库功能进行了优化。
5. SQLite with SQLAlchemy： 一个基于磁盘的轻量级解决方案，用于使用 SQLAlchemy 的 ORM 功能进行结构化数据存储和操作。

本质上，它们在组织和处理表格数据的更大背景下都起着独特的作用。如果您需要用于演示的纯格式化表格，或者如果您是需要对海量数据进行高计算和分析能力的人，这些工具将帮助您实现“优秀表格”的目标。

Pandas：数据处理的强大工具

Pandas 是 Python 数据处理的支柱，被广泛认为是数据科学和分析最重要的库之一。'Pandas' 这个名字源于 'Panel Data'，这表明了它在结构化数据中的适用性。

Pandas 提供了两个主要的数据结构

1. Series： 这类似于一个一维结构的数据数组，您可以在其中存储任何类型的数据，无论是整数；字符串；浮点数；甚至是对象。
2. DataFrame： 这包含一个二维的、灵活的、可能异构的结构，它使用标签来标识行和列。最好将 DataFrame 视为一个表格，其中每一列都可以包含不同类型的数据。

现在让我们看一个简单的例子，演示在 Python 中使用 pandas 模块。

示例

输出

 
      Name   Age         City
0    Alice     25     New York
1      Bob    30     Los Angeles
2   Charlie   35     Chicago   

Tabulate：简化表格显示

Tabulate 是一个 Python 工具，其目的是提供一种简单的方法，将表格形式的数据转换为可读的格式。无论您是在使用 CLI 应用程序、创建纯文本报告，还是仅仅以一种更易于查看的方式呈现数据，Tabulate 都能满足您的需求。该库支持多种输出格式，包括纯文本格式、grid、pipe、HTML 等。

Tabulate 的另一个优点是可以强调的是，该工具的使用非常简单。您可以轻松地以比平时少得多的精力来漂亮地打印列表列表、字典甚至 Pandas DataFrame 对象。因此，对于需要将数据转换为人类可读格式但又不想花费大量时间进行格式化的开发人员来说，它将非常有价值。

现在让我们看一个简单的例子，演示在 Python 中使用 tabulate 模块。

示例

输出

 
+---------+-----+-------------+
| Name    | Age | City        |
+---------+-----+-------------+
| Alice   |  25 | New York    |
| Bob     |  30 | Los Angeles |
| Charlie |  35 | Chicago     |
+---------+-----+-------------+   

PrettyTable：用风格创建 ASCII 表格

PrettyTable 是一个开源的 Python 库，主要用于生成美观的 ASCII 表格。它对于那些经常需要在终端或其他文本环境中呈现数据的开发人员尤其有价值。PrettyTable 缺乏特殊功能，但值得一提的是它有一个主要优点：它能创建干净且可用的表格。

如前所述，PrettyTable 支持许多不同的选项来自定义其视觉效果。您可以更改列中文本的方向，选择各种类型的表格边框，以及对表格中的数据进行排序。这种灵活性使得 PrettyTable 非常适合在开发表格时，不仅用于显示数据，还用于增强输出的多样性。

现在让我们看一个简单的例子，演示在 Python 中使用 prettytable 模块。

示例

预期输出

 
+---------+-----+-------------+
|   Name  | Age |    City     |
+---------+-----+-------------+
|  Alice  |  25 |  New York   |
|   Bob   |  30 | Los Angeles |
| Charlie |  35 |   Chicago   |
+---------+-----+-------------+   

DuckDB：高性能分析

DuckDB 是一个符合 SQL 标准的嵌入式查询引擎，它被优化用于运行分析任务。DuckDB 与其他传统关系数据库不同，它不是为处理简单的 select 查询而构建的，而是完美地构建了在大型数据集上以极高的速度合成许多查询。使用该架构最有效的场景是机器学习、数据科学以及任何需要快速内存数据处理的任务，例如在数据科学及其子领域机器学习中，以及大规模数据分析中。

值得注意的是，Pandas 与 DuckDB 的集成是该框架最显著的优势之一。这样做可以直接在 Pandas DataFrames 上执行 SQL 查询，并融合 SQL 的能力和 Pandas 的优势。当处理习惯 SQL 并喜欢利用 Python 生态系统中众多库的强大功能的分析师和科学家时，这尤其有用。

现在让我们看一个简单的例子，演示在 Python 中使用 duckdb 模块。

示例

输出

 
      Name   Age
0      Bob    30
1   Charlie   35   

SQLite with SQLAlchemy：管理结构化数据

SQLite 是一个基于磁盘而非 RAM 的解决方案，它是 Python 发行版的一部分。Dolphin 是一个零管理、无服务器的数据库引擎，非常适合创建需要快速、高效、轻松地存储数据的方法的应用程序。SQLite 针对低速、小型到中型项目、初步项目以及对简单性和结果信心至关重要的应用程序进行了优化。

当与 SQLAlchemy（一个灵活的 SQL 工具包和 ORM 库）集成时，SQLite 变得更加灵活。它是一个工具包，允许使用 Python 对象来管理 SQLite 数据库，而不是使用 SQL 的显式短语。这种面向对象的方法使得大型数据库的控制和代码库的操纵变得容易。

现在让我们看一个简单的例子，演示在 Python 中使用 sqlalchemy 模块。

示例

输出

 
(1, 'Alice', 25, 'New York')
(2, 'Bob', 30, 'Los Angeles')
(3, 'Charlie', 35, 'Chicago')   

结论

在 Python 环境中有许多强大的表格数据分析库，它们都可以归类为通用目的，并具有一些特定的功能。 Pandas 擅长对数据进行操作，而 Tabulate 和 PrettyTable 使数据显示变得容易，并且还可以使之在视觉上更具吸引力。Cedega 主要用于开发独立的 Windows 应用程序和游戏，而 OpenPyXL 和 XlsxWriter 是用于自动化 Excel 类型项目的工具，非常适合创建和格式化复杂报表。SQLite 与 SQLAlchemy 一起适合即时结构化数据存储，而 PyTables 用于高效处理大型分层数据集。所有这些库都可以被视为在 Python 编程语言框架内用于高效数据管理、分析和表示的工具。