Pandas + Html

O que você procura se chama Dash.

https://dash.plotly.com/

Mas sendo plotly, tu pode exportar o gráfico em formato HTML/SVG (eu fazia muitos anos atrás com Julia... Pro Python não deve ser diferente)

Nesse post eu fiz algo parecido. Gerei as tabelas no jupyter notebook usando o pandas, e copiei o html gerado por elas.

Você pode clicar com o botão direito na tabela e dar um "inspecionar", aí você seleciona o elemento na tela lateral e dá um "copy outer html".

Depois você pode colar direto no seu editor de texto.

Por exemplo, um df.head() gera o seguinte output:

<table class="dataframe" border="1">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>id</th>
      <th>owner_id</th>
      <th>parent_id</th>
      <th>slug</th>
      <th>title</th>
      <th>status</th>
      <th>source_url</th>
      <th>created_at</th>
      <th>updated_at</th>
      <th>published_at</th>
      <th>deleted_at</th>
      <th>owner_username</th>
      <th>tabcoins</th>
      <th>children_deep_count</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>6190e4fe-4aa3-4557-b69a-f42ac8765715</td>
      <td>6e750ada-d106-4a6f-bd1e-c4c5a9d3b7f6</td>
      <td>NaN</td>
      <td>imersao-dev-aula-1-expandindo-os-conhecimentos</td>
      <td>Imersão Dev - Aula 1 | Expandindo os Conhecime...</td>
      <td>published</td>
      <td>None</td>
      <td>2023-02-01 00:14:05.031000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:14:23.724000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:14:05.054000+00:00</td>
      <td>NaT</td>
      <td>TheDevick</td>
      <td>1</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>c2347a33-28dd-4c03-9127-012d9b61cd82</td>
      <td>f6b5df28-4810-4f94-a523-53be17fffbc6</td>
      <td>NaN</td>
      <td>desenvolvedor-react-em-inicio-de-carreira</td>
      <td>Desenvolvedor React em início de carreira</td>
      <td>published</td>
      <td>None</td>
      <td>2023-02-01 00:24:06.513000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:24:06.513000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:24:06.537000+00:00</td>
      <td>NaT</td>
      <td>kevensouzz</td>
      <td>1</td>
      <td>4</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>447f4db9-9570-4b29-bce5-48c3195879e1</td>
      <td>c8a4bd72-1edd-4ca4-96b6-0310d0f53457</td>
      <td>NaN</td>
      <td>10-dicas-simples-para-melhorar-como-programado...</td>
      <td>10 dicas simples para melhorar como programado...</td>
      <td>published</td>
      <td>None</td>
      <td>2023-02-01 00:45:36.751000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:49:18.821000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:45:36.761000+00:00</td>
      <td>NaT</td>
      <td>roneydc</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>6c0744af-c140-4915-ac3c-d73cc0e53f9a</td>
      <td>c8a4bd72-1edd-4ca4-96b6-0310d0f53457</td>
      <td>NaN</td>
      <td>vamos-falar-sobre-linguangem-orientadas-a-objetos</td>
      <td>1 - Vamos falar sobre linguangem orientada a o...</td>
      <td>published</td>
      <td>None</td>
      <td>2023-02-01 00:56:42.619000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 01:08:07.698000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 00:56:42.643000+00:00</td>
      <td>NaT</td>
      <td>roneydc</td>
      <td>-1</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>05a8f1e2-4bc5-4a9f-861b-8fcb64e8689f</td>
      <td>c8a4bd72-1edd-4ca4-96b6-0310d0f53457</td>
      <td>NaN</td>
      <td>2-um-pequeno-exemplo-de-orientacao-a-objeto-py...</td>
      <td>2 - Um pequeno exemplo de orientação a objeto ...</td>
      <td>published</td>
      <td>None</td>
      <td>2023-02-01 01:07:57.037000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 01:07:57.037000+00:00</td>
      <td>2023-02-01 01:07:57.051000+00:00</td>
      <td>NaT</td>
      <td>roneydc</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>