我想在ttk的treeview里面展示pandas的Dataframe该怎么做

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-21 22:57
把代码显示成python的形式

当然，这是修改后的示例代码：

1. import tkinter as tk
   
2. from tkinter import ttk
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. def filter_dataframe():
   
6.     # 获取各个筛选条件
   
7.     name_keyword = name_entry.get()
   
8.     nickname_keyword = nickname_entry.get()
   
9.     tian_keyword = tian_entry.get()
   
10.     di_keyword = di_entry.get()
    
11.    
    
12.     # 应用筛选条件
    
13.     filtered_df = df[(df['姓名'].str.contains(name_keyword)) &
    
14.                      (df['绰号'].str.contains(nickname_keyword)) &
    
15.                      (df['天罡'].str.contains(tian_keyword)) &
    
16.                      (df['地煞'].str.contains(di_keyword))]
    
17.     display_dataframe(filtered_df)
    
18. 
    
19. def display_dataframe(df):
    
20.     treeview.delete(*treeview.get_children())
    
21.     for index, row in df.iterrows():
    
22.         treeview.insert('', 'end', values=row.tolist())
    
23. 
    
24. # 创建Tkinter窗口
    
25. window = tk.Tk()
    
26. 
    
27. # 创建一个Treeview控件
    
28. treeview = ttk.Treeview(window)
    
29. 
    
30. # 添加表头
    
31. columns = df.columns.tolist()
    
32. treeview['columns'] = columns
    
33. for column in columns:
    
34.     treeview.heading(column, text=column)
    
35. 
    
36. # 从Excel读取数据到DataFrame
    
37. df = pd.read_excel('data.xlsx')
    
38. 
    
39. # 在Treeview中显示DataFrame的所有数据
    
40. display_dataframe(df)
    
41. 
    
42. # 创建筛选条件的Entry控件
    
43. name_label = tk.Label(window, text='姓名:')
    
44. name_label.pack()
    
45. name_entry = tk.Entry(window)
    
46. name_entry.pack()
    
47. 
    
48. nickname_label = tk.Label(window, text='绰号:')
    
49. nickname_label.pack()
    
50. nickname_entry = tk.Entry(window)
    
51. nickname_entry.pack()
    
52. 
    
53. tian_label = tk.Label(window, text='天罡:')
    
54. tian_label.pack()
    
55. tian_entry = tk.Entry(window)
    
56. tian_entry.pack()
    
57. 
    
58. di_label = tk.Label(window, text='地煞:')
    
59. di_label.pack()
    
60. di_entry = tk.Entry(window)
    
61. di_entry.pack()
    
62. 
    
63. button = tk.Button(window, text='查询', command=filter_dataframe)
    
64. button.pack()
    
65. 
    
66. # 显示TreeView
    
67. treeview.pack()
    
68. 
    
69. window.mainloop()

复制代码

请注意，在这个示例代码中，我假设你的Excel表格中的列名分别为“姓名”、“绰号”、“天罡”和“地煞”，你可以根据自己的实际情况进行调整。同时，请确保已经安装了必要的库（例如pandas、tkinter等），否则代码可能无法正常运行。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-21 22:57
当然，这是修改后的示例代码：

如果我的表是有日期的呢？输入一个开始日期，一个结束日期，然后将dataframe中的日期那一列在这连个日期区间里面的内容全部显示出来呢

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-21 23:03
如果我的表是有日期的呢？输入一个开始日期，一个结束 ...

如果你想根据日期区间筛选数据并显示在TreeView中，可以按照如下方式修改代码：

1. import tkinter as tk
   
2. from tkinter import ttk
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. def filter_dataframe():
   
6.     # 获取开始日期和结束日期
   
7.     start_date = start_date_entry.get()
   
8.     end_date = end_date_entry.get()
   
9.    
   
10.     # 转换为日期格式
    
11.     start_date = pd.to_datetime(start_date)
    
12.     end_date = pd.to_datetime(end_date)
    
13.    
    
14.     # 根据日期区间筛选数据
    
15.     filtered_df = df[(df['日期'] >= start_date) & (df['日期'] <= end_date)]
    
16.    
    
17.     # 显示筛选后的数据
    
18.     display_dataframe(filtered_df)
    
19. 
    
20. def display_dataframe(df):
    
21.     treeview.delete(*treeview.get_children())
    
22.     for index, row in df.iterrows():
    
23.         treeview.insert('', 'end', values=row.tolist())
    
24. 
    
25. # 创建Tkinter窗口
    
26. window = tk.Tk()
    
27. 
    
28. # 创建一个Treeview控件
    
29. treeview = ttk.Treeview(window)
    
30. 
    
31. # 添加表头
    
32. columns = df.columns.tolist()
    
33. treeview['columns'] = columns
    
34. for column in columns:
    
35.     treeview.heading(column, text=column)
    
36. 
    
37. # 从Excel读取数据到DataFrame
    
38. df = pd.read_excel('data.xlsx')
    
39. 
    
40. # 在Treeview中显示DataFrame的所有数据
    
41. display_dataframe(df)
    
42. 
    
43. # 创建开始日期和结束日期的Entry控件
    
44. start_date_label = tk.Label(window, text='开始日期:')
    
45. start_date_label.pack()
    
46. start_date_entry = tk.Entry(window)
    
47. start_date_entry.pack()
    
48. 
    
49. end_date_label = tk.Label(window, text='结束日期:')
    
50. end_date_label.pack()
    
51. end_date_entry = tk.Entry(window)
    
52. end_date_entry.pack()
    
53. 
    
54. button = tk.Button(window, text='查询', command=filter_dataframe)
    
55. button.pack()
    
56. 
    
57. # 显示TreeView
    
58. treeview.pack()
    
59. 
    
60. window.mainloop()

复制代码

在这个示例代码中，我使用了名为"日期"的列作为日期列，你可以根据自己的实际情况进行修改。输入开始日期和结束日期后，程序会根据日期区间筛选数据，并将筛选结果显示在TreeView中。请确保已经安装了必要的库（例如pandas、tkinter等），否则代码可能无法正常运行。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-21 23:03
如果你想根据日期区间筛选数据并显示在TreeView中，可以按照如下方式修改代码：

给我加个Y轴的滚动条

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-24 22:08
给我加个Y轴的滚动条

要在ttk的treeview中添加垂直滚动条，你可以使用ttk的Scrollbar组件与treeview进行关联。

下面是更新后的代码示例：

1. import tkinter as tk
   
2. from tkinter import ttk
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. def filter_dataframe():
   
6.     start_date = start_date_entry.get()
   
7.     end_date = end_date_entry.get()
   
8.    
   
9.     start_date = pd.to_datetime(start_date)
   
10.     end_date = pd.to_datetime(end_date)
    
11.    
    
12.     filtered_df = df[(df['日期'] >= start_date) & (df['日期'] <= end_date)]
    
13.     display_dataframe(filtered_df)
    
14. 
    
15. def display_dataframe(df):
    
16.     treeview.delete(*treeview.get_children())
    
17.     for index, row in df.iterrows():
    
18.         treeview.insert('', 'end', values=row.tolist())
    
19. 
    
20. # 创建Tkinter窗口
    
21. window = tk.Tk()
    
22. 
    
23. # 创建一个Treeview控件
    
24. treeview = ttk.Treeview(window)
    
25. 
    
26. # 添加表头
    
27. columns = df.columns.tolist()
    
28. treeview['columns'] = tuple(columns)
    
29. for column in columns:
    
30.     treeview.heading(column, text=column)
    
31. 
    
32. # 从Excel读取数据到DataFrame
    
33. df = pd.read_excel('data.xlsx')
    
34. 
    
35. # 在Treeview中显示DataFrame的所有数据
    
36. display_dataframe(df)
    
37. 
    
38. # 创建一个Entry控件用于输入筛选关键字
    
39. start_date_entry = tk.Entry(window)
    
40. start_date_entry.pack()
    
41. end_date_entry = tk.Entry(window)
    
42. end_date_entry.pack()
    
43. 
    
44. button = tk.Button(window, text='查询', command=filter_dataframe)
    
45. button.pack()
    
46. 
    
47. # 创建垂直滚动条
    
48. vsb = ttk.Scrollbar(window, orient='vertical', command=treeview.yview)
    
49. vsb.pack(side='right', fill='y')
    
50. 
    
51. # 设置TreeView的垂直滚动条
    
52. treeview.configure(yscrollcommand=vsb.set)
    
53. 
    
54. # 显示TreeView
    
55. treeview.pack()
    
56. 
    
57. window.mainloop()

复制代码

在上述代码中，我们添加了一个ttk.Scrollbar组件，并与treeview控件进行了关联。通过configure方法将滚动条设置为Treeview的垂直滚动条。

这样，当treeview中的内容超过窗口高度时，会出现垂直滚动条来滑动查看全部数据。

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laiyuanjie

    def get_sheet(self):
        # 从Excel读取数据到DataFrame

        self.df1 = pd.read_excel(self.file_path, index_col=None)

——————————————————————————————————————————
        csv_path = os.path.join(path_all.service_csv_path,"2024.csv")
        self.ddf = pd.read_csv(csv_path)
        print(self.ddf)

        self.df1 = self.ddf



——————————————————————————
        self.df = self.df1[['日期', '车号', '服务项目', '现金']].fillna(method='ffill')
        self.df["现金"] = self.df["现金"].astype(float)
        self.df['日期'] = pd.to_datetime(self.df['日期'])
        self.df['日期'] = self.df['日期'].dt.date

        self.df['车号'] = self.df['车号'].str.upper()
        self.df = self.df.dropna(axis=1, how='all')
        # 在Treeview中显示DataFrame的所有数据
        self.display_dataframe(self.df)

两条横线之间是我置换的CSV文件，，为什么用EXCEL就可以在treeview上展现，，我弄成csv就没办法

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:04
def get_sheet(self):
        # 从Excel读取数据到D ...

根据您提供的代码，我注意到在读取CSV文件后，进行了一系列数据处理操作。可能是其中某些操作导致无法正确显示在treeview中。以下是可能导致问题的几点建议和解决方法：

1. 检查CSV文件的内容：确保CSV文件中的数据与您期望的格式和内容一致。特别注意日期数据的格式，确保在转换为日期前，日期数据已正确加载。

2. 调整日期转换方式：根据您的需求，可以尝试不将日期转换为字符串（`.dt.date`），而是保留为pandas的日期类型。这样可以更好地处理和筛选日期数据。

3. 检查数据处理步骤：对于数据处理步骤，请确保每个操作都符合您的预期，并检查每个步骤的输出结果。可以逐个注释掉操作，然后逐步恢复，查看是否出现问题。

4. 确保正确应用DataFrame到Treeview：在display_dataframe函数中，您需要确保正确地将处理后的DataFrame传递给treeview来显示。请检查相关的代码部分，确保没有误删除或误修改。

如果问题仍然存在，请提供更多关于错误信息或特定的问题描述，以便我能够更准确地帮助您解决问题。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-31 14:04
根据您提供的代码，我注意到在读取CSV文件后，进行了一系列数据处理操作。可能是其中某些操作导致无法 ...

self.file.to_csv(self.file_path,mode='a', header=(['日期', '车号', '服务项目', '现金']), index=False)


这个是我在写入CSV时的代码，我要怎么写菜式我上面的代码每一列的格式内容

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:12
self.file.to_csv(self.file_path,mode='a', header=( ...

根据你提供的代码，你想要将DataFrame写入CSV文件，并且希望指定每一列的格式和内容。你可以使用pandas的to_csv方法来实现这个目标。以下是一个示例代码，演示了如何指定列的格式和内容：

1. # 定义菜单数据
   
2. menu_data = {
   
3.     '菜名': ['宫保鸡丁', '麻婆豆腐', '水煮鱼'],
   
4.     '价格': [30, 25, 50],
   
5.     '口味': ['辣', '麻辣', '重辣']
   
6. }
   
7. 
   
8. # 创建DataFrame
   
9. df = pd.DataFrame(menu_data)
   
10. 
    
11. # 定义列的格式和内容
    
12. column_formats = {
    
13.     '菜名': str,       # 将菜名列的数据类型设置为字符串
    
14.     '价格': '${:.2f}',  # 将价格列的数据格式化为带有两位小数的货币格式
    
15.     '口味': lambda x: x.upper()  # 将口味列的值转换为大写字母
    
16. }
    
17. 
    
18. # 格式化DataFrame的列
    
19. for column, fmt in column_formats.items():
    
20.     df[column] = df[column].apply(fmt.format)
    
21. 
    
22. # 将DataFrame写入CSV文件
    
23. df.to_csv('menu.csv', index=False)

复制代码

在这个示例中，我们首先创建了一个包含菜单数据的DataFrame。然后，我们使用column_formats字典来定义每一列的格式和内容。通过循环遍历字典，我们将每一列的值应用对应的格式或转换函数。最后，我们使用to_csv方法将DataFrame写入CSV文件。

请根据你的具体需求调整column_formats字典中的内容和格式，以便满足你的要求。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-31 14:12
根据你提供的代码，你想要将DataFrame写入CSV文件，并且希望指定每一列的格式和内容。你可以使用pandas ...

我的日期列是要弄成pandas的日期形式的格式，现金要弄成浮点数

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:14
我的日期列是要弄成pandas的日期形式的格式，现金要弄 ...

如果你想将日期列转换成pandas的日期格式，并且将现金列转换为浮点数格式，可以使用pandas中的to_datetime函数和astype方法来完成。下面是一个示例代码：# 将日期列转换为pandas的日期格式df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])# 将现金列转换为浮点数格式df['现金'] = df['现金'].astype(float)在这个示例中，我们假设日期列的名称是"日期"，现金列的名称是"现金"。通过调用pd.to_datetime函数，我们可以将"日期"列中的字符串转换为pandas的日期格式。然后，通过使用astype方法和float参数，我们可以将"现金"列的数据类型转换为浮点数格式。请根据你的具体数据列名称进行相应的调整。如果你的日期列有特定的日期格式，请参考pandas的日期字符串格式指南（https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior）来指定适当的日期格式。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-31 14:14
如果你想将日期列转换成pandas的日期格式，并且将现金列转换为浮点数格式，可以使用pandas中的to_datet ...

显示成python的代码样式

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:14
显示成python的代码样式

以下是示例代码的完整版本，展示了如何将日期列转换为pandas的日期格式以及将现金列转换为浮点数格式：

1. import tkinter as tk
   
2. from tkinter import ttk
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. def filter_dataframe():
   
6.     keyword = entry.get()
   
7.     filtered_df = df[df.str.contains(keyword)]
   
8.     display_dataframe(filtered_df)
   
9. 
   
10. def display_dataframe(df):
    
11.     treeview.delete(*treeview.get_children())
    
12.     for index, row in df.iterrows():
    
13.         treeview.insert('', 'end', values=row.tolist())
    
14. 
    
15. # 创建Tkinter窗口
    
16. window = tk.Tk()
    
17. 
    
18. # 创建一个Treeview控件
    
19. treeview = ttk.Treeview(window)
    
20. 
    
21. # 添加表头
    
22. columns = df.columns.tolist()
    
23. treeview['columns'] = columns
    
24. for column in columns:
    
25.     treeview.heading(column, text=column)
    
26. 
    
27. # 从Excel读取数据到DataFrame
    
28. df = pd.read_excel('data.xlsx')
    
29. 
    
30. # 将日期列转换为pandas的日期格式
    
31. df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    
32. 
    
33. # 将现金列转换为浮点数格式
    
34. df['现金'] = df['现金'].astype(float)
    
35. 
    
36. # 在Treeview中显示DataFrame的所有数据
    
37. display_dataframe(df)
    
38. 
    
39. # 创建一个Entry控件用于输入筛选关键字
    
40. entry = tk.Entry(window)
    
41. entry.pack()
    
42. 
    
43. button = tk.Button(window, text='查询', command=filter_dataframe)
    
44. button.pack()
    
45. 
    
46. # 显示TreeView
    
47. treeview.pack()
    
48. 
    
49. window.mainloop()

复制代码

请注意，这只是一个示例模板，你需要根据你的实际数据和需求进行适当的修改。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-31 14:15
以下是示例代码的完整版本，展示了如何将日期列转换为pandas的日期格式以及将现金列转换为浮点数格式： ...

        csv_path = os.path.join(path_all.service_csv_path,"2024.csv")
        self.ddf = pd.read_csv(csv_path)
        self.ddf['日期'] = pd.to_datetime(self.ddf['日期'])
        self.ddf['现金'] = self.ddf['现金'].astype(float)
        self.ddf['车号'] = self.ddf['车号'].str.upper()


dateutil.parser._parser.ParserError: Unknown string format: 日期

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:22
csv_path = os.path.join(path_all.service_csv_path, ...

看起来你遇到了一个关于日期格式的问题。根据你提供的代码，你试图将一个字符串类型的列转换为日期类型。但是，pandas的to_datetime函数需要知道日期的具体格式才能正确解析。

你可以尝试使用`pd.to_datetime`的`format`参数来指定日期的格式。例如，在你的代码中，如果日期列的格式为“年-月-日”，你可以使用以下代码进行转换：

1. self.ddf['日期'] = pd.to_datetime(self.ddf['日期'], format='%Y-%m-%d')

复制代码

在上面的代码中，`'%Y-%m-%d'`表示日期的格式为四位数年份、两位数月份和两位数日期，以连字符分隔。

请根据你的实际日期格式进行适当的修改，然后再尝试一下。希望这可以解决你的问题！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-31 14:22
看起来你遇到了一个关于日期格式的问题。根据你提供的代码，你试图将一个字符串类型的列转换为日期类型 ...

ValueError: time data 日期 doesn't match format specified

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:23
ValueError: time data 日期 doesn't match format sp ...

看起来你提供的输入数据与指定的日期格式不匹配，导致了一个值错误（ValueError）。请确保你使用正确的日期格式来解析日期字符串。

有时候，日期字符串的格式可能是非常特殊的，不适用于常见的日期格式。在这种情况下，你可能需要手动编写一个日期解析函数来处理非标准的日期格式。

下面是一个示例代码，用于演示如何通过自定义日期解析函数来解析非标准的日期字符串：

1. import pandas as pd
   
2. from datetime import datetime
   
3. 
   
4. def custom_date_parser(date_str):
   
5.     # 自定义日期解析函数
   
6.     try:
   
7.         date = datetime.strptime(date_str, "%Y%m%d")
   
8.         return date
   
9.     except ValueError:
   
10.         raise ValueError("日期格式不正确！")
    
11. 
    
12. csv_path = os.path.join(path_all.service_csv_path, "2024.csv")
    
13. self.ddf = pd.read_csv(csv_path, parse_dates=["日期"], date_parser=custom_date_parser)

复制代码

在上面的代码中，我们定义了一个名为`custom_date_parser`的自定义日期解析函数，它使用`strptime`函数将字符串解析为日期对象。你可以根据你实际的日期格式修改此函数。

然后，我们在`pd.read_csv`函数中使用`parse_dates`参数将日期列指定为需要解析的列，使用`date_parser`参数传递自定义的日期解析函数。

运行上述代码后，应该能够正确解析非标准的日期字符串。希望对你有所帮助！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

日期的 样式是这样的

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:26
日期的 样式是这样的

如果你的日期样式是这样的："日期"，可以使用以下代码将其转换为pandas的日期格式：import pandas as pd# 读取CSV文件df = pd.read_csv("your_file.csv")# 转换日期列df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], fo

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-3-31 14:27
如果你的日期样式是这样的："日期"，可以使用以下代码将其转换为pandas的日期格式：import pandas as p ...

        self.ddf = pd.read_csv(csv_path)
        self.ddf['日期'] = pd.to_datetime(self.ddf['日期'],format='%Y-%m-%d')


这个就我读CSV时的代码