如何将 Python 字典转换为 html 表？答案

【问题标题】：How can I convert a Python dictionary to an HTML table?如何将 Python 字典转换为 html 表？
【发布时间】：2017-05-30 23:58:51
【问题描述】：

我有这个 python 字典作为输出。

{'Job1': {'2017-01-10': [44, 33, 11, 75, 22]}, 
'Job 2': {'2017-01-05': [25, 25, 0, 100, 25], '2017-01-10': [50, 50, 0, 100, 25]}, 
'Job 3': {'2017-01-03': [44, 22, 22, 50, 22], '2017-01-04': [66, 36, 30, 54, 22], '2017-01-06': [88, 52, 36, 59, 22], '2017-01-10': [132, 68, 64, 51, 22], '2017-01-02': [22, 9, 13, 40, 22], '2017-01-08': [110, 52, 58, 47, 22]},
 'Job4': {'2017-01-10': [25, 25, 0, 100, 25]}}

其中日期是动态列表，如我有静态工作列表。

我怎样才能像下图一样转换这个字典。 PS- 从日期字典中捕获第一个元素。

    1/2/2017 1/3/2017   1/4/2017    1/5/2017    1/6/2017    1/7/2017    1/8/2017    1/9/2017    1/10/2017
Job 1                                                                                             44
Job 2                                 25                                                          50
Job 3   22         44          66         88         110        132
Job 4                                                                                                 25

【问题讨论】：

另见softwarerecs.stackexchange.com/questions/52350/…

标签： python html pandas dictionary

【解决方案1】：

你可以像这样用 pandas 做到这一点：

import pandas as pd

a = {'Job1': {'2017-01-10': [44, 33, 11, 75, 22]}, 
'Job2': {'2017-01-05': [25, 25, 0, 100, 25], '2017-01-10': [50, 50, 0, 100, 25]}, 
'Job3': {'2017-01-03': [44, 22, 22, 50, 22], '2017-01-04': [66, 36, 30, 54, 22], '2017-01-06': [88, 52, 36, 59, 22], '2017-01-10': [132, 68, 64, 51, 22], '2017-01-02': [22, 9, 13, 40, 22], '2017-01-08': [110, 52, 58, 47, 22]},
 'Job4': {'2017-01-10': [25, 25, 0, 100, 25]}}
df = pd.DataFrame(data=a)
df = df.fillna(' ').T
df

输出：

如果您只想要列表的第一个元素：

df = df.applymap(lambda x: x[0] if type(x)==list else x)
df

如果你想将它转换成 HTML 表格，你可以使用.to_html() 方法，如下所示：

print df.to_html()

输出：

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>2017-01-02</th>
      <th>2017-01-03</th>
      <th>2017-01-04</th>
      <th>2017-01-05</th>
      <th>2017-01-06</th>
      <th>2017-01-08</th>
      <th>2017-01-10</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>Job1</th>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Job2</th>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td>25</td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td>50</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Job3</th>
      <td>22</td>
      <td>44</td>
      <td>66</td>
      <td></td>
      <td>88</td>
      <td>110</td>
      <td>132</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Job4</th>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td>25</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

【讨论】：