ITab()：用Python编写的表格处理工具，让你的工作更高效

ITab()是一个用Python编写的表格处理工具，它能够帮助用户更高效地处理表格数据。无论是对大量数据的筛选和排序、数据的编辑和修改，还是生成报表和统计分析，ITab()都能够在几行代码中完成。

下面我将通过几个例子来介绍ITab()的使用方式和功能。

1. 数据筛选和排序

首先，我们创建一个包含学生信息的表格，包括姓名、年龄和成绩三个字段。

import itab

# 创建表格
table = itab.ITab()
table.column_names = ["姓名", "年龄", "成绩"]
table.add_row(["张三", 18, 90])
table.add_row(["李四", 20, 85])
table.add_row(["王五", 19, 95])
table.add_row(["赵六", 22, 80])

# 筛选年龄大于等于20岁的学生
filtered_table = table.filter("年龄>=20")

# 按成绩降序排序
sorted_table = filtered_table.sort("成绩", desc=True)

# 打印结果
print(sorted_table)

运行上面的代码，将输出按成绩降序排列的年龄大于等于20岁的学生信息。

2. 数据编辑和修改

除了筛选和排序，ITab()还提供了数据的编辑和修改功能，可以方便地对表格进行数据的增加、删除和修改。

import itab

# 创建表格
table = itab.ITab()
table.column_names = ["姓名", "年龄", "成绩"]
table.add_row(["张三", 18, 90])
table.add_row(["李四", 20, 85])
table.add_row(["王五", 19, 95])
table.add_row(["赵六", 22, 80])

# 修改赵六的成绩为90分
table.update("姓名=='赵六'", 成绩=90)

# 打印结果
print(table)

运行上面的代码，将输出修改后的表格，其中赵六的成绩已经被修改为90分。

3. 生成报表和统计分析

ITab()还提供了生成报表和进行统计分析的功能，可以方便地对表格数据进行数据可视化和分析。

import itab
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建表格
table = itab.ITab()
table.column_names = ["年份", "销售额"]
table.add_row([2015, 1000])
table.add_row([2016, 1500])
table.add_row([2017, 2000])
table.add_row([2018, 1800])

# 生成销售额折线图
table.plot(x="年份", y="销售额", kind="line")

# 生成销售额柱状图
table.plot(x="年份", y="销售额", kind="bar")

# 统计销售额的平均值和总和
mean = table.mean("销售额")
sum = table.sum("销售额")

# 打印结果
print("平均销售额：", mean)
print("总销售额：", sum)

运行上面的代码，将生成销售额的折线图和柱状图，并计算销售额的平均值和总和。

通过上面的例子，我们可以看到ITab()作为一个表格处理工具，能够帮助用户更高效地处理和分析表格数据。无论是数据的筛选和排序、数据的编辑和修改，还是生成报表和统计分析，ITab()都能够在几行代码中完成。通过简洁而直观的API设计，ITab()能够让用户的工作更加高效和便捷。