Python 带有单标题行的熊猫形HTML表格

我有以下数据帧：

 ID     mutex add  atomic add  cas add  ys_add  blocking ticket  queued fifo
Cores                                                                      
1           21.0         7.1     12.1     9.8             32.2         44.6
2          121.8        40.0    119.2   928.7           7329.9       7460.1
3          160.5        81.5    227.9  1640.9          14371.8      11802.1
4          188.9       115.7    347.6  1945.1          29130.5      15660.1 

有一个列索引（

ID

）和一个行索引（

Cores

）。当我使用

DataFrame.to_html（）

时，我得到如下表：

相反，我想要一个具有单个标题行的表，该表由所有列名组成（但没有列索引名

ID

），并且在同一标题行中具有行索引名

Cores

，如下所示：

我愿意在调用

to_html（）

之前操作数据帧，或者在

to_html（）

调用中添加参数，但不会干扰生成的

html

初始设置：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]],
                 columns = ['attr_a', 'attr_b', 'attr_c', 'attr_c'])

df.columns.name = 'ID'
df.index.name = 'Cores'
df

ID  attr_a  attr_b  attr_c  attr_c
Cores               
0        1       2       3       4
1        5       6       7       8
2        9      10      11      12
3       13      14      15      16

然后将columns.name设置为'Cores'，将index.name设置为None。然后，to_html（）应该为您提供所需的输出

df.columns.name='Cores'
df.index.name = None
df.to_html()


Cores   attr_a  attr_b  attr_c  attr_c
0            1       2       3       4
1            5       6       7       8
2            9      10      11      12
3           13      14      15      16

初始设置：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]],
                 columns = ['attr_a', 'attr_b', 'attr_c', 'attr_c'])

df.columns.name = 'ID'
df.index.name = 'Cores'
df

ID  attr_a  attr_b  attr_c  attr_c
Cores               
0        1       2       3       4
1        5       6       7       8
2        9      10      11      12
3       13      14      15      16

然后将columns.name设置为'Cores'，将index.name设置为None。然后，to_html（）应该为您提供所需的输出

df.columns.name='Cores'
df.index.name = None
df.to_html()


Cores   attr_a  attr_b  attr_c  attr_c
0            1       2       3       4
1            5       6       7       8
2            9      10      11      12
3           13      14      15      16

---

您可以使用

df.drop（[0]，axis=0）

然后使用

df.rename{'ID'：'Cores'}

df.rename_axis（columns=None）

@QuangHoang-我已经尝试过了。它不会改变输出，除了

ID

被取消：

Cores

单元格仍然显示在所有列标题的单独标题行中。您重新分配了吗，即

df=df.rename\u axis（columns=None）

？@QuangHoang，是的，我重新分配了。这只是删除索引名，但是

Cores

和列名列表仍然是不同的，甚至dataframe文本输出也反映了不同的内容（它仍然在列标题的不同行上有核心）。您可以使用

df.drop（[0]，axis=0）

然后使用

df.rename{ID'：'Cores}

df.rename_axis（columns=None）

@QuangHoang-我已经试过了。它不会改变输出，除了

ID

被取消：

Cores

单元格仍然显示在所有列标题的单独标题行中。您重新分配了吗，即

df=df.rename\u axis（columns=None）

？@QuangHoang，是的，我重新分配了。这只是删除了索引名，但是核心和列名列表仍然是不同的，甚至数据帧文本输出也反映了不同的内容（它仍然在列标题的不同行上有核心）。