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Pandas在数据分析中的重要作用不必多言。不管是Confluence上的一篇文章、GitHub中Readme文档，抑或一篇科学论文，每个项目都会以报告之类来收尾。
使用Pandas，就不必再将数据帧（DataFrame）里的值逐一复制到另一个软件中，它的格式化函数能够将数据帧转换成多种格式。
无论是学生、数据科学家还是博士研究人员，这些技巧都一定能帮到你。
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设置
创建一个10行3列的数据帧，数值随机。
<code>n =10
df = pd.DataFrame(
{
"col1": np.random.random_sample(n),
"col2": np.random.random_sample(n),
"col3": [[random.randint(0,10) for _ in range(random.randint(3, 5))] for _ inrange(n)],
}
)/<code>
与HTML共享结果
通过使用to_html函数，可以将Pandas数据帧转换为HTML，这对于通过HTML发送自动报告十分有用。还可以在pandas分析服务器上制作API，这样就可以在网页浏览器的数据帧中追踪最新数值。
注意，这需要用到lxml软件包，可以用pip安装lxml。
<code>df_html =df.to_html()with open('analysis.html', 'w') as f:
f.write(df_html)/<code>read_html函数甚至可以将HTML解析为pandas数据帧。笔者还没有使用过通用HTML进行尝试，但无疑会很有用。
<code>print(df.to_string())/<code>
编写文件
在代码中编写注释时，将数据帧转换为字符串会非常有用。
<code>df.to_excel('analysis.xlsx',index=False)/<code>
Excel电子表格
Excel的大佬地位毋庸置疑，而Pandas能够将数据帧转化为Excel电子表格。使用pandas，人们可以轻松阅读Excel电子表格。
注意，需要xlwt和openpyxl软件包，可以用pip进行安装。
<code>df.to_excel('analysis.xlsx',index=False)/<code>
<code>print(df.to_markdown())/<code>
Github创作
在存储库中，Github使用Markdown格式语言来编写README和Wiki文件。一个优秀的README文件能让项目更有可能被其他人采用。虽然在GitHub上逐步进行示范相当普遍，但将pandas数据帧手动格式化为markdown标记语言，会花费大量时间。这时Pandas可就帮了我们大忙。
<code>print(df.to_markdown())/<code>
撰写科学论文
大部分高质量的研究论文都是用LaTeX——一个高质量的排版系统编写而成。许多LaTeX作者制作数据帧截图，然后放在自己的论文中，还有许多人花了相当多的时间将数据帧的值格式化为LaTe X表格。
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pandas中的to_latex函数可以帮助人们完成繁重的任务。来看看这个例子：
<code>df.to_latex()/<code>
结合使用print函数，你可以得到一个格式工整的输出结果。
<code>print(df.to_latex())/<code>
这些技巧帮到你了吗？
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