Как представить python-словарь в виде таблицы

#python #python_3x #словари

Столкнулся с необходимостью представить python словарь (dictionary) в какую-либо
таблицу(может быть в базу данных, или еще как). подскажите, как лучше это осуществить?
И, может быть данные лучше хранить данные не в  словаре, а в Series?

import pandas as pd
import pymysql
import numpy as np


db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='',
                  database='mom_db', charset='utf8')
df = pd.read_sql("SELECT * FROM comments ", db)
cursor = db.cursor()

name = df['nickname']

count = pd.value_counts(name)

a = {count.index[i]:count[i] for i in range(len(count))}
print(a)
#print(count[count>1])-вывод Series


выводит:

{'repeinik': 26, 'podberezowik': 24, 'Павел_Шуков_talks48': 20, 'stupich': 
14, 'kipovets': 14, 'Лайош_Портиш': 13, 'vijigau_mraz': 13, 'наивная баба': 
12, 'genek77': 12, 'Sergey_Petrov': 12, 'Андрей_Иванов_talks19': 11, 
'Пачотны тунеядзец': 10, 'eugenenus_': 10, 'Настя_Романова': 9, 'Kac_Lol': 
9, 'Ириша_Лалапусечка': 9, 'valstar78': 8, 'Сергей Александрович': 8, 
'Tadeush_Тадеуш': 8, 'freedom for us': 7, 'Светлана_Малышкина': 7, 
'Костя_Миронов': 7, 'SIgarA': 6, 'Жанна_Д-урк': 6, 'Fair play': 6, 
'Лукашенко_Федор': 6, 'Lisa_Grodno': 5, 'id350886439': 5,......


и если выводить Series:

repeinik                  26
podberezowik              24
Павел_Шуков_talks48       20
stupich                   14
kipovets                  14
Лайош_Портиш              13
.......

    

Ответы

Ответ 1

Мне вот у модуля tabulate нравятся таблицы (а через параметр tablefmt можно разные
стили задавать):

# pip install tabulate
from tabulate import tabulate

d = {'repeinik': 26, 'podberezowik': 24, 'Павел_Шуков_talks48': 20, 
     'stupich': 14, 'kipovets': 14, 'Лайош_Портиш': 13, 
     'vijigau_mraz': 13, 'наивная баба': 12, 'genek77': 12}
print(tabulate(d.items(), headers=['NAME', 'VALUE'], tablefmt="grid"))


Консоль:

+---------------------+---------+
| NAME                |   VALUE |
+=====================+=========+
| repeinik            |      26 |
+---------------------+---------+
| podberezowik        |      24 |
+---------------------+---------+
| Павел_Шуков_talks48 |      20 |
+---------------------+---------+
| stupich             |      14 |
+---------------------+---------+
| kipovets            |      14 |
+---------------------+---------+
| Лайош_Портиш        |      13 |
+---------------------+---------+
| vijigau_mraz        |      13 |
+---------------------+---------+
| наивная баба        |      12 |
+---------------------+---------+
| genek77             |      12 |
+---------------------+---------+


Ответ 2

d = {'repeinik': 26, 'podberezowik': 24, 'Павел_Шуков_talks48': 20, 'stupich': 14,
'kipovets': 14, 'Лайош_Портиш': 13, 'vijigau_mraz': 13, 'наивная баба': 12, 'genek77': 12}

print("{:<20} {:<15}".format('Name','Value'))
for v in d.items():
    name, val = v
    print("{:<20} {:<15}".format(name, val))


Результат

Name                    Value
repeinik                26    
podberezowik            24
Павел_Шуков_talks48     20
...                     ...


Похожий вопрос на SO: https://stackoverflow.com/questions/17330139/python-printing-a-dictionary-as-a-horizontal-table-with-headers


Ответ 3

print('{:<20} {:<15}'.format('NickName', 'Numb_comm'))
for name, n_comm in a.items():
   print('{:<20} {:<15}'.format(name, n_comm))


результат

NickName             Numb_comm      
repeinik             26             
podberezowik         24             
Павел_Шуков_talks48  20             
stupich              14             
kipovets             14             
Лайош_Портиш         13             
vijigau_mraz         13             
наивная баба         12             
genek77              12


Ответ 4

В вашем случае будет выгоднее сделать группировку на стороне MySQL сервера, чтобы
не тащить все данные с сервера:

select name, cnt from (
  select name, count(*) as cnt from tab group by name order by cnt desc
) as v limit 3;


Тест на SQLFiddle

и потом просто прочитать результат данного SQL в DataFrame



Если делать это средствами Pandas:

Тестовый набор случайных данных с неравномерным распределением:

In [63]: df = pd.DataFrame({
    ...:                  'name':np.random.choice(['aaa','bbb','ccc', 'ddd', 'eee',
'fff'], 100, p=[0.4, .13, .15, .05, .2, .07])
    ...:               })
    ...:
    ...:


PS тот же набор данных я использовал для SQLFiddle...

Выбираем top 3:

In [69]: df['name'].value_counts().iloc[:3].reset_index(name='cnt').rename(columns={'index':'name'})
Out[69]:
  name  cnt
0  aaa   45
1  eee   19
2  ccc   13