结果需要可视化到表格中展示出来

好的，可以使用如下代码将结果可视化到表格中：

import pandas as pd

# 读取数据集
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 删除指定列
df2 = df2.drop(columns=['col1', 'col2'])

# 对剩下的数据进行求和
sum2 = df2.sum(axis=1)

# 筛选符合要求的数据
result2 = df2[(sum2 >= 85) & (sum2 <= 105)]

# 输出不符合要求的文物采样点
print('df2不符合要求的文物采样点：')
not_in_range = df2[~df2.index.isin(result2.index)]['文物采样点'].tolist()
not_in_range_df = pd.DataFrame({'文物采样点': not_in_range})
display(not_in_range_df)

其中，`DataFrame`函数可以将列表类型的数据转换为DataFrame类型的数据，`display`函数可以将DataFrame类型的数据可视化到表格中。

相关问题

前端可视化大屏展示常用的表格表单第三方

库有哪些？

1. Ant Design Pro：基于 Ant Design 设计语言的 React 组件库，提供了丰富的表格和表单组件，支持数据可视化展示。

2. Element UI：基于 Vue.js 的组件库，提供了多种表格和表单组件，支持数据可视化展示。

3. ECharts：一个基于 JavaScript 的开源可视化库，提供了多种图表和数据可视化展示方式，支持自定义配置和交互操作。

4. Highcharts：一个基于 JavaScript 的图表库，提供了多种图表类型和数据可视化展示方式，支持自定义配置和交互操作。

5. D3.js：一个基于 JavaScript 的数据可视化库，提供了多种数据可视化展示方式，支持自定义配置和交互操作。

6. Chart.js：一个基于 HTML5 Canvas 的图表库，提供了多种图表类型和数据可视化展示方式，支持自定义配置和交互操作。

7. DataTables：一个基于 jQuery 的表格插件，提供了多种表格功能和数据可视化展示方式，支持自定义配置和交互操作。

8. Handsontable：一个基于 JavaScript 的表格库，提供了多种表格功能和数据可视化展示方式，支持自定义配置和交互操作。

python 输出可视化表格

### 回答1：
你可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现可视化表格的输出。具体步骤如下：

1. 安装pandas和matplotlib库，可以使用pip安装：

   pip install pandas matplotlib

2. 创建数据集，使用pandas库的DataFrame类：

   import pandas as pd
   
   data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
           'age': [25, 32, 18, 47],
           'salary': [5000, 8000, 2500, 10000]}
   df = pd.DataFrame(data)

3. 使用matplotlib库绘制表格：

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   fig, ax = plt.subplots()
   ax.axis('off')
   ax.axis('tight')
   ax.table(cellText=df.values, colLabels=df.columns, loc='center')
   plt.show()

这样就可以输出一个可视化的表格，其中cellText参数是数据集，colLabels参数是列名，loc参数表示表格的位置。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用各种库和工具来输出可视化表格。其中最常用的是pandas和matplotlib库。

首先，我们需要在代码中引入pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，我们可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建表格。DataFrame是一种二维的可变大小的数据结构，类似于Excel中的表格。我们可以使用以下代码创建一个简单的表格：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小亮'],
        '年龄': [20, 25, 22],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行上述代码，我们可以看到如下输出：

   姓名  年龄 性别
0  小明  20  男
1  小红  25  女
2  小亮  22  男

接下来，我们可以使用matplotlib库来对表格进行可视化。使用以下命令安装matplotlib库：

pip install matplotlib

可以使用以下代码将表格可视化为柱状图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小亮'],
        '年龄': [20, 25, 22],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)

df.plot(x='姓名', y='年龄', kind='bar')

plt.show()

运行上述代码，我们将得到一个以姓名为横坐标、年龄为纵坐标的柱状图。通过这种方式，我们可以将表格数据以图形化的形式展示出来，方便观察和分析。

### 回答3：
Python 可以使用多种库来进行数据可视化，并创建表格。其中，比较常用的库是 pandas 和 matplotlib。

首先，我们需要导入必要的库。通过使用 pandas 库，我们可以轻松地创建和操作数据表格。并且，matplotlib 库可以帮助我们将数据可视化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备我们的数据。我们可以使用 pandas 的 DataFrame 对象来表示表格数据。DataFrame 是一个二维的、定长的、可变的数据表格，可以由不同的数据类型组成。

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '年龄': [20, 22, 18],
        '成绩': [80, 90, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

然后，我们可以使用 DataFrame 的 `to_string()` 方法将表格数据以字符串的形式输出。

table = df.to_string(index=False)
print(table)

这样，我们就可以在控制台或是 Jupyter Notebook 中输出表格数据了。

另外，我们也可以使用 matplotlib 库来可视化数据表格。在这种情况下，我们还需要使用其他的库来支持输出。

import numpy as np
import seaborn as sns

# 将数据转换为矩阵形式
matrix = df.values

# 使用 seaborn 库来设置表格样式
sns.set(style="whitegrid")

# 使用 matplotlib 库来绘制热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax = sns.heatmap(matrix, annot=True, cmap="YlGnBu", cbar=False, fmt="g")
plt.show()

这段代码将会绘制一个热力图，其中的颜色代表了数据的大小。通过 `annot=True` 参数，热力图上会显示每个数据的数值。你可以根据自己的需求调整图表的大小和样式。

总的来说，Python 提供了很多的工具可以用来输出可视化的表格。通过结合不同的库，我们可以根据需求选择合适的表格样式和数据展示方式。