将Pandas数据框导出为表格图像。

Question

将Pandas数据框导出为表格图像。

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是否可以将Pandas数据帧导出为图像文件? 例如 df.to_png() 或 df.to_table().savefig('table.png')。

目前，我使用 df.to_csv() 导出数据帧。然后我在Excel中打开此csv文件，使数据看起来漂亮，然后将Excel表格复制/粘贴到Powerpoint中作为图像。我发现matplotlib有一个.table()方法，但我无法使其与我的df一起正常工作。

我正在使用的数据框具有5列和5行，每个“单元格”都是一个数字。

- user2370852

这个回答解决了你的问题吗？如何将pandas DataFrame表保存为png格式 - Tomerikoo

4个回答

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如果您已经安装了pdflatex和imagemagick，您可以将DataFrame导出到tex文件，使用pdflatex将其转换为pdf文件，然后使用imagemagick将pdf转换为png格式。

import pandas as pd
import numpy as np
import subprocess

df = pd.DataFrame({'d': [1., 1., 1., 2., 2., 2.],
                   'c': np.tile(['a', 'b', 'c'], 2),
                   'v': np.arange(1., 7.)})
filename = 'out.tex'
pdffile = 'out.pdf'
outname = 'out.png'

template = r'''\documentclass[preview]{{standalone}}
\usepackage{{booktabs}}
\begin{{document}}
{}
\end{{document}}
'''

with open(filename, 'wb') as f:
    f.write(template.format(df.to_latex()))

subprocess.call(['pdflatex', filename])
subprocess.call(['convert', '-density', '300', pdffile, '-quality', '90', outname])

enter image description here

如果您安装了phantomjs和imagemagick，您可以将DataFrame导出为HTML，然后使用phantomjs将HTML转换为png，最后使用imagemagick裁剪结果。

import pandas as pd
import numpy as np
import subprocess

df = pd.DataFrame({'d': [1., 1., 1., 2., 2., 2.],
                   'c': np.tile(['a', 'b', 'c'], 2),
                   'v': np.arange(1., 7.)})
filename = '/tmp/out.html'
outname = '/tmp/out.png'
cropname = '/tmp/cropped.png'

with open(filename, 'wb') as f:
    f.write(df.to_html())
rasterize = '/path/to/phantomjs/examples/rasterize.js'
subprocess.call(['phantomjs', rasterize, filename, outname])
subprocess.call(['convert', outname, '-trim', cropname])

在此输入图片描述

- unutbu

3

我似乎通过对LaTeX字符串进行编码 f.write(bytes(template.format(df.to_latex()),'UTF-8'))，在Python 3中成功地使用了latex版本。 - pylang

或者以“wt”模式打开文件 - Joseph Turian

9

您可以查看 dataframe-image 包 (https://pypi.org/project/dataframe-image/)，该包提供将 (样式化的) 数据帧导出为图像文件的可能性。下面的图片展示了实现此目的的示例(我从上述网页中复制而来)。

- Martijn Cazemier

5

我也有一个类似的项目需求。然而，所有的答案都不能满足我的要求。以下是最终帮助到我的内容，也可能对此情况有用：

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)

- raghavsikaria

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- volodymyr · Accepted Answer

通过添加一些额外的代码，您甚至可以使输出看起来更整洁：

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)