Jupyter Notebook表格样式显示不一致问题咨询

• 核心差异：返回的pandas对象类型不同
  你两段代码的输出分别是DataFrame和Series，Jupyter对这两种对象的默认渲染规则不一样：

  • 第一段代码 df.groupby(['Gender','City'])['Income'].agg(['min','mean','max'])：通过agg传入多个统计函数，最终生成的是二维DataFrame，Jupyter对DataFrame默认会渲染成带边框、单元格分隔的美化表格，也就是你说的“带样式”的形式。
  • 第二段代码的计算结果：groupby后用count()得到的是带多级索引的一维Series，Jupyter对Series的默认渲染更简洁，没有DataFrame那种完整的表格样式，看起来就是纯文本式的索引+值列表。

• 验证方法
  你可以在两段代码末尾分别调用type()函数，查看返回的对象类型：

  type(df.groupby(['Gender','City'])['Income'].agg(['min','mean','max']))
  # 输出：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  type((df.loc[df['Survived'] == 1].groupby(['Sex','Pclass','Age','Fare','Embarked'])['Survived'].count().sort_values(ascending=False)) / total_survived)
  # 输出：<class 'pandas.core.series.Series'>
  

• 让第二段结果也显示带样式表格的方法
  把Series转换成DataFrame即可，最简单的方式是用.to_frame()方法，还可以给列名命名更清晰：

  total_survived = df['Survived'].sum()
  result = (df.loc[df['Survived'] == 1]
            .groupby(['Sex','Pclass','Age','Fare','Embarked'])['Survived']
            .count()
            .sort_values(ascending=False)) / total_survived
  # 转换成DataFrame并指定列名
  result_df = result.to_frame(name='Survival_Rate')
  result_df
  

  这样渲染出来的就是和第一段一样的带样式表格了。

• 关于样式指南无效的补充说明
  pandas的.style样式接口是针对DataFrame设计的，直接在Series上调用不会生效，所以你之前尝试用样式指南没效果，本质是对象类型不对，转成DataFrame后再用.style设置样式就能正常工作了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者insectsongs