jupyter生成表格

可以使用 pandas 库来生成表格，首先在 jupyter notebook 中导入 pandas，然后使用 DataFrame 函数创建一个表格，在表格中添加数据即可。具体代码如下：

import pandas as pd

#创建表格
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 26, 22], '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

#显示表格
df

执行以上代码即可在 jupyter notebook 中生成表格，其中表格包含了姓名、年龄和性别三列以及对应的数据。

相关问题

怎么在jupyter中生成表格显示

在 Jupyter 中，可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 数据结构来生成表格显示。具体的操作步骤如下：

1. 创建一个 Pandas DataFrame 对象，可以通过读取文件或手动创建来获得；
2. 在 Jupyter 中执行 DataFrame 对象的语句，例如 df.head() 或 df.tail()，可以在输出结果中看到 DataFrame 数据的前几行或后几行；
3. 使用 Jupyter 中的 display() 函数，通过传递 DataFrame 对象作为参数来将 DataFrame 数据以表格形式显示出来。

例如，下面的代码演示了如何在 Jupyter 中生成一个简单的表格：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 25, 30, 35],
        '性别': ['男', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出 DataFrame 对象的前几行
df.head()

# 使用 display() 函数将 DataFrame 显示为表格
display(df)

执行以上代码后，可以在 Jupyter 中看到一个包含姓名、年龄和性别信息的表格。

vscode jupyter 居中表格

要在 VS Code Jupyter 中创建居中的表格，您可以使用以下代码：

from IPython.display import HTML, display
data = [["Name", "Age", "Gender"],
        ["John", "25", "Male"],
        ["Jane", "28", "Female"],
        ["Bob", "20", "Male"]]
table = "<table style='margin: 0 auto;'>"
for row in data:
    table += "<tr>"
    for cell in row:
        table += "<td style='padding: 10px;'>" + str(cell) + "</td>"
    table += "</tr>"
table += "</table>"
display(HTML(table))

在这个示例中，我们使用 HTML 的 `<table>` 标签来创建表格。我们设置表格的样式以使其居中，然后使用 Jupyter 的 `display()` 函数将 HTML 表格呈现在输出区域中。

您可以更改 `data` 变量以添加您自己的数据，并使用相同的代码生成表格。