Python Pandas Series.to_latex()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.to_latex()函數將對象呈現到LaTeX表格環境表。

用法： Series.to_latex(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep=’NaN’, formatters=None, float_format=None, sparsify=None, index_names=True, bold_rows=False, column_format=None, longtable=None, escape=None, encoding=None, decimal=’.’, multicolumn=None, multicolumn_format=None, multirow=None)

參數：
buf:要寫入的緩衝區。如果為None，則輸出以字符串形式返回。
columns:要寫入的列的子集。默認情況下寫入所有列。
col_space:每列的最小寬度。
header:寫出列名。如果給出了字符串列表，則假定它是列名的別名。
index:寫行名(索引)
na_rep:缺少數據表示。
formatters:格式化程序函數可按位置或名稱應用於列的元素。
float_format:浮點數的格式字符串。
sparsify:對於具有層次結構索引的DataFrame，將其設置為False，以在每一行打印每個multi-index鍵。

返回：如果buf為None，則將所得的LateX格式作為字符串返回，否則，返回None。

範例1：采用Series.to_latex()函數將給定的係列對象呈現到LaTeX表格環境表。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.to_latex()函數將給定的係列對象呈現到LaTeX表格環境表。

# render to LaTeX tabular enviornment table. 
sr.to_latex()

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.to_latex()函數已成功將給定的係列對象呈現到LaTeX表格環境表中。

範例2：采用Series.to_latex()函數將給定的係列對象呈現到LaTeX表格環境表。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002]) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.to_latex()函數將給定的係列對象呈現到LaTeX表格環境表。

# render to LaTeX tabular enviornment table. 
sr.to_latex()

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.to_latex()函數已成功將給定的係列對象呈現到LaTeX表格環境表中。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.to_latex()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。