Как сохранить данные из серии данных / серий Pandas в виде рисунков?

Звучит несколько странно, но мне нужно сохранить строку вывода консоли Pandas в png pics. Например:

>>> df
                   sales  net_pft     ROE    ROIC
STK_ID RPT_Date                                  
600809 20120331  22.1401   4.9253  0.1651  0.6656
       20120630  38.1565   7.8684  0.2567  1.0385
       20120930  52.5098  12.4338  0.3587  1.2867
       20121231  64.7876  13.2731  0.3736  1.2205
       20130331  27.9517   7.5182  0.1745  0.3723
       20130630  40.6460   9.8572  0.2560  0.4290
       20130930  53.0501  11.8605  0.2927  0.4369

Есть ли способ как df.output_as_png(filename='df_data.png') создать файл Pic, который просто отображать содержимое выше внутри?

Источник

4 ответа

Решение

Я бы использовал функциональность таблицы matplotlib с некоторыми дополнительными стилями:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import six

df = pd.DataFrame()
df['date'] = ['2016-04-01', '2016-04-02', '2016-04-03']
df['calories'] = [2200, 2100, 1500]
df['sleep hours'] = [2200, 2100, 1500]
df['gym'] = [True, False, False]

def render_mpl_table(data, col_width=3.0, row_height=0.625, font_size=14,
                     header_color='#40466e', row_colors=['#f1f1f2', 'w'], edge_color='w',
                     bbox=[0, 0, 1, 1], header_columns=0,
                     ax=None, **kwargs):
    if ax is None:
        size = (np.array(data.shape[::-1]) + np.array([0, 1])) * np.array([col_width, row_height])
        fig, ax = plt.subplots(figsize=size)
        ax.axis('off')

    mpl_table = ax.table(cellText=data.values, bbox=bbox, colLabels=data.columns, **kwargs)

    mpl_table.auto_set_font_size(False)
    mpl_table.set_fontsize(font_size)

    for k, cell in six.iteritems(mpl_table._cells):
        cell.set_edgecolor(edge_color)
        if k[0] == 0 or k[1] < header_columns:
            cell.set_text_props(weight='bold', color='w')
            cell.set_facecolor(header_color)
        else:
            cell.set_facecolor(row_colors[k[0]%len(row_colors) ])
    return ax

render_mpl_table(df, header_columns=0, col_width=2.0)

введите описание изображения здесь

Источник

Вы должны использовать цифру, возвращенную DataFrame.plot() команда:

ax = df.plot()
fig = ax.get_figure()
fig.savefig('asdf.png')
Источник

Мне было интересно сохранить свой фрейм данных в виде таблицы для приложения к отчету. Я нашел это самое простое решение:

import pandas as pd
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt

# Assuming that you have a dataframe, df
pp = PdfPages('Appendix_A.pdf')
total_rows, total_cols = df.shape; #There were 3 columns in my df

rows_per_page = 40; # Assign a page cut off length
rows_printed = 0
page_number = 1;

while (total_rows >0): 
    #put the table on a correctly sized figure    
    fig=plt.figure(figsize=(8.5, 11))
    plt.gca().axis('off')
    matplotlib_tab = pd.tools.plotting.table(plt.gca(),df.iloc[rows_printed:rows_printed+rows_per_page], 
        loc='upper center', colWidths=[0.2, 0.2, 0.2])    

    # Give you cells some styling 
    table_props=matplotlib_tab.properties()
    table_cells=table_props['child_artists'] # I have no clue why child_artists works
    for cell in table_cells:
        cell.set_height(0.024)
        cell.set_fontsize(12)

    # Add a header and footer with page number 
    fig.text(4.25/8.5, 10.5/11., "Appendix A", ha='center', fontsize=12)
    fig.text(4.25/8.5, 0.5/11., 'A'+str(page_number), ha='center', fontsize=12)

    pp.savefig()
    plt.close()

    #Update variables
    rows_printed += rows_per_page;
    total_rows -= rows_per_page;
    page_number+=1;

pp.close()
Источник

У меня были те же требования к проекту, над которым я работаю. Но ни один из ответов не соответствовал моим требованиям. Вот кое-что, что наконец помогло мне и может быть полезно в этом случае с использованием боке:

from bokeh.io import export_png, export_svgs
from bokeh.models import ColumnDataSource, DataTable, TableColumn

def save_df_as_image(df, path):
    source = ColumnDataSource(df)
    df_columns = [df.index.name]
    df_columns.extend(df.columns.values)
    columns_for_table=[]
    for column in df_columns:
        columns_for_table.append(TableColumn(field=column, title=column))

    data_table = DataTable(source=source, columns=columns_for_table,height_policy="auto",width_policy="auto",index_position=None)
    export_png(data_table, filename = path)

Пример вывода:

htt ps:https://stackru.com/images/8a602cfc5f80d4a461ba5a6e0e54adb0f06d5b00.png

Источник

Вот несколько хакерское решение, но оно выполняет свою работу.

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt

from PySide.QtGui import QImage
from PySide.QtGui import QPainter
from PySide.QtCore import QSize
from PySide.QtWebKit import QWebPage

arrays = [np.hstack([ ['one']*3, ['two']*3]), ['Dog', 'Bird', 'Cat']*2]
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['foo', 'bar'])
df =pd.DataFrame(np.zeros((3,6)),columns=columns,index=pd.date_range('20000103',periods=3))

h = "<!DOCTYPE html> <html> <body> <p> " + df.to_html() + " </p> </body> </html>";
page = QWebPage()
page.setViewportSize(QSize(5000,5000))

frame = page.mainFrame()
frame.setHtml(h, "text/html")

img = QImage(1000,700, QImage.Format(5))
painter = QPainter(img)
frame.render(painter)
painter.end()
a = img.save("html.png")
Источник

Вы можете сохранить df как pdf, в этом случае Reportlab Table выполнит свою работу.

Источник

Вы также можете просто использовать Dask для разгрузки рабочих нагрузок из ОЗУ, он также работает с фреймами данных Pandas, Numpy и Sklearn и ML.

Источник
Другие вопросы по тегам