Great Tables项目:如何正确设置表格存根标题字体大小
2025-07-03 01:14:24作者:钟日瑜
在Python数据处理和可视化领域,Great Tables项目提供了强大的表格展示功能。本文将深入探讨表格存根(stub)和存根标题(stubhead)的字体大小设置技巧,帮助开发者更好地控制表格样式。
理解表格存根结构
Great Tables中的存根(stub)是指表格最左侧显示行名的列区域,而存根标题(stubhead)则是这个列上方的标题区域。要修改存根标题的样式,必须首先确保表格中存在存根结构。
关键实现步骤
- 初始化表格时指定行名列:使用
rowname_col参数明确指定哪一列作为行名显示在存根中 - 添加存根标题:通过
tab_stubhead()方法设置存根标题文本 - 应用样式:使用
tab_style()配合loc.stubhead()选择器来修改字体大小
完整示例代码
from great_tables import GT, style, loc
from great_tables.data import gtcars
# 准备数据并创建表格
data = gtcars[["model", "year", "hp", "trq"]].head(5)
(
GT(data, rowname_col="model") # 关键:指定行名列
.tab_stubhead(label="车型") # 添加存根标题
.tab_style(
style=style.text(size="30px"), # 设置字体大小
locations=loc.stubhead() # 选择存根标题
)
)
常见问题解决
如果发现样式没有生效,请检查:
- 是否在GT初始化时指定了
rowname_col参数 - 是否调用了
tab_stubhead()方法设置了标题文本 - 样式选择是否正确使用了
loc.stubhead()
进阶技巧
除了字体大小,还可以通过style模块设置存根标题的其他样式属性,如字体颜色、粗细、对齐方式等。多个样式属性可以组合使用,实现更丰富的视觉效果。
通过掌握这些技巧,开发者可以创建出更加专业、美观的数据表格,提升数据展示的效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210