如何简化代码生成适配MarkdownHere的DataFrame Markdown表格？

我需要将Pandas的DataFrame输出为可在MarkdownHere中使用的Markdown表格，尝试to_markdown()接口生成的格式无法适配，因此自行编写了dumpmd函数可正常运行，现希望获得该代码的简化方案或更优实现方法。

原代码及输出 #

原代码 #

import pandas as pd

def dumpmd(df):
    out = []
    out.append("|".join(df.columns))
    r = []
    for name in df.columns:
        r.append(":-")
    out.append("|".join(r))    
    for i,row in df.iterrows():
        r = []
        for e in row:
            r.append(str(e))
        out.append("|".join(r))
    out = "\n".join(out)
    return out


data = [['1','B','C'],
    ['2','E','F'],
    ['3','H','I']]


df = pd.DataFrame(data,columns=["C1" ,"C2","C3"])

print(df.to_markdown(tablefmt='pipe',index=False))
print(dumpmd(df))

输出 #

| C1 | C2 | C3 |
|----+----+----|
|  1 | B  | C  |
|  2 | E  | F  |
|  3 | H  | I  |
C1|C2|C3
:-|:-|:-
1|B|C
2|E|F
3|H|I

简化/更优实现方案 #

方案1：用列表推导+Pandas Apply精简代码 #

用列表推导替代手动循环生成分隔线，借助apply批量处理每行数据，既精简代码又避免iterrows()的低效率问题：

import pandas as pd

def dumpmd_simplified(df):
    header = "|".join(df.columns)
    separator = "|".join([":-"] * len(df.columns))
    rows = df.apply(lambda row: "|".join(map(str, row)), axis=1).tolist()
    return "\n".join([header, separator] + rows)

方案2：利用to_csv快速生成格式 #

借助Pandas内置的to_csv方法生成基础分隔格式，再插入分隔线，底层执行效率更高，适合处理大数据量的DataFrame：

import pandas as pd

def dumpmd_csv_style(df):
    csv_lines = df.to_csv(sep="|", index=False, header=True).strip().split("\n")
    csv_lines.insert(1, "|".join([":-"] * len(df.columns)))
    return "\n".join(csv_lines)

验证说明 #

调用上述两个简化函数，输出结果与原dumpmd函数完全一致，均可适配MarkdownHere的表格渲染要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lucky1928