用途
Great Tables 用于在 Python 中创建美观、达到出版物质量的表格。其灵感来源于 R 语言的 gt 包，适合生成报告、论文或演示文稿中的表格，展示数据分析结果，以及在 Streamlit / Dash 等应用中作为仪表盘组件。
主要能力
- 基础表格创建：通过
GT(df)将 pandas DataFrame 转为表格，支持标题（tab_header）与来源说明（tab_source_note）。 - 列格式化：支持货币（
fmt_currency）、数字（fmt_number、fmt_integer，含use_seps、decimals、compact等参数）、百分比（fmt_percent）、日期（fmt_date）与日期时间（fmt_datetime）格式化，并可按行指定不同格式。 - 样式与颜色：通过
style与loc模块设置填充色、文字颜色/粗细/斜体、边框、单元格内边距等，可定位到列标签、表体指定单元格等位置。 - 条件格式：
data_color支持颜色刻度（如红-黄-绿），并可结合html生成趋势图标和单元格内条形图。 - 分组布局：支持行分组（
groupname_col）、行名（rowname_col）、列跨栏（tab_spanner）以及嵌套分组。 - 脚注与注释：
tab_footnote可针对标题、列标签或具体单元格添加脚注，tab_stubhead可设置行名列标签。 - 导出：可保存为 HTML（如
table.save("basic_table.html")），文档提到还支持图片与 PDF 输出。
使用方式
安装命令（来自资料）：
# 基础安装
pip install great_tables
# 包含全部可选依赖
pip install great_tables pandas polars
# 图片导出（PNG/PDF）
pip install great_tables webshot
# 使用 uv（推荐）
uv pip install great_tables pandas polars
# 验证安装
python -c "from great_tables import GT; print('Great Tables ready!')"
基本用法：从 great_tables 导入 GT（以及 md、html、style、loc 等），传入 DataFrame 后用链式方法设置标题、格式、样式与分组，最后 save 为 HTML 或在 Jupyter 中直接显示。
适用场景
- 出版物表格（报告、论文、演示）
- 分析结果的专业展示
- 通过颜色和图标突出数据模式的条件格式
- 多级表头、分组行、脚注等复杂布局
- Web 报告中的 HTML 表格
- Streamlit / Dash 应用的仪表盘组件
- 需要快速获得精美表格而无需手工设置样式
- 需要 PNG 或 PDF 输出
限制
资料明确指出以下情况不建议使用 Great Tables：
- 大型数据集（展示超过 1000 行，应使用分页）
- 需要可编辑单元格（应使用 Streamlit data_editor）
- 实时更新的流式数据展示
- 需要复杂交互（排序、筛选，应使用 DataTables 或 AG Grid）
- 原始数据探索（应使用 pandas display 或 ydata-profiling）
关于具体收费、价格、平台支持范围等信息，资料暂未提供。