Une approche méconnue pour analyser des DataFrames Pandas

Jupyter est un IDE (environnement de développement intégré) basé sur le web. Ainsi, chaque fois que tu imprimes/affiches un DataFrame dans Jupyter, il est rendu en utilisant HTML et CSS.

Cela signifie que tu peux styliser ta sortie de différentes manières.

Pour ce faire, utilise l'API de style de Pandas. Ici, tu peux apporter de nombreuses modifications à l'objet Styler d'un DataFrame (df.style). En conséquence, le DataFrame sera affiché avec le style spécifié.

Le style rend ces tableaux visuellement attrayants. En outre, il permet une meilleure compréhension des données que le simple affichage de tableaux bruts.

Pour en savoir plus, clique ici pour lire la documentation. Et pour répliquer et tester ces styles DataFrames chez toi, voici les données utilisées pour le DataFrame.