【Pandas】dfをto_markdown()でmd形式のテーブルに変換する

pandas.DataFrameをmarkdownテーブルに変換する

Jupyterでデータフレームを表示させると表になる。これはhtmlのtableが生成されているためですが、Pandasのto_markdown()をデータフレーム・オブジェクトの後ろに付けると、markdown形式のテーブル文字列に変換することができる。

それによって何が飯ウマなのかは不明、個人的需要があるわけでもないが、確認のためやってみるテスト。

【作業環境】

• Android
• Termux
• Python3.9
• Jupyter Notebook

import numpy as np
import pandas as pd

例1

まずは小さいデータフレームを試します。

# Numpyで配列生成
na = np.arange(1, 10).reshape(3,3)
na

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

# 配列をデータフレーム化
df = pd.DataFrame(na)
df

	0	1	2
0	1	2	3
1	4	5	6
2	7	8	9

これをmarkdown形式のテーブルに変換します。

# markdownテーブル化
df.to_markdown()

---------------------------------------------------------------------------

ImportError                               Traceback (most recent call last)

/data/data/com.termux/files/usr/tmp/ipykernel_26080/1721597204.py in <module>
----> 1 df.to_markdown()


/data/data/com.termux/files/usr/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/frame.py in to_markdown(self, buf, mode, index, storage_options, **kwargs)
   2337         kwargs.setdefault("tablefmt", "pipe")
   2338         kwargs.setdefault("showindex", index)
-> 2339         tabulate = import_optional_dependency("tabulate")
   2340         result = tabulate.tabulate(self, **kwargs)
   2341         if buf is None:


/data/data/com.termux/files/usr/lib/python3.9/site-packages/pandas/compat/_optional.py in import_optional_dependency(name, extra, raise_on_missing, on_version)
    107     except ImportError:
    108         if raise_on_missing:
--> 109             raise ImportError(msg) from None
    110         else:
    111             return None


ImportError: Missing optional dependency 'tabulate'.  Use pip or conda to install tabulate.

あっーｯ、なんかインストールしろと怒られた。了解！

!pip install tabulate

Collecting tabulate
  Downloading tabulate-0.8.9-py3-none-any.whl (25 kB)
Installing collected packages: tabulate
Successfully installed tabulate-0.8.9

では、もう一度、データフレームをmarkdownのテーブルに変換する。

# markdownテーブル化
df.to_markdown()

'|    |   0 |   1 |   2 |\n|---:|----:|----:|----:|\n|  0 |   1 |   2 |   3 |\n|  1 |   4 |   5 |   6 |\n|  2 |   7 |   8 |   9 |'

markdown形式のテーブルが文字列で表示・出力されました。

例2

大きいデータフレームではどうなるでしょうか。通常なら途中が自動的に省略された表示になる。

# 配列生成とデータフレーム化
na2 = np.arange(1,1001).reshape(-1,4)
df2 = pd.DataFrame(na2)
df2

	0	1	2	3
0	1	2	3	4
1	5	6	7	8
2	9	10	11	12
3	13	14	15	16
4	17	18	19	20
...	...	...	...	...
245	981	982	983	984
246	985	986	987	988
247	989	990	991	992
248	993	994	995	996
249	997	998	999	1000

250 rows × 4 columns

500行の途中は自動的に省略されている。

では、これをmarkdownテーブル化します。

# 500行のデータフレームをmarkdownテーブルに変換
#df2.to_markdown()

省略されずに全行がテーブルで出力された(為に、コメントアウト)

データサイズの違いを確認する

ついでに、

データフレームを、通常のhtmlテーブル化した場合、markdownテーブル化した場合、とではサイズはどのくらい違うか調べておきます。

上で作ったデータフレームの変数を再利用して確認します。
出力される数値の単位はバイトです。

import sys

# 3×3 のデータフレーム
print(sys.getsizeof(df))
print(sys.getsizeof(df.to_markdown()))

216
173

# 500×4 のデータフレーム
print(sys.getsizeof(df2))
print(sys.getsizeof(df2.to_markdown()))

8144
8364

そんなに違わない。大きいデータになるとmarkdownの方が重くなっている。

おわりに

文字列のmarkdownテーブルの使い途とは…

以上。