这个功能可能看起来没什么用，但对我会非常有帮助。我想保存在Canopy IDE中获得的输出。我认为这不是特定于Canopy的，但为了清晰起见，我使用的就是Canopy。例如，我的控制台Out [2] 就是我想要的：
我认为它的格式很好，每次都重新生成这样的输出而不是将其保存会浪费时间。所以我的问题是，如何控制这个图像？理想情况下，实现方式应该类似于标准方法，可以像这样完成：
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
pp = PdfPages('Output.pdf')
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
df.plot(how='table')
pp.savefig()
pp.close()
注意：我意识到之前已经有一个非常相似的问题被问过了（如何将Pandas dataframe/series数据保存为图形？），但它从未得到答案，而我认为我已经更清楚地表达了这个问题。
这里有一个有点hackish的解决方案，但它可以完成任务。你想要一个.pdf文件，但你得到了一个额外的.png文件。 :)
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")
pp = PdfPages('html.pdf')
fig = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=1080)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
img2 = plt.imread("html.png")
plt.axis('off')
ax.imshow(img2)
pp.savefig()
pp.close()
欢迎编辑。
from IPython.display import HTML
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'spam':['ham','green','five',0,'kitties'],
'eggs':[0,1,2,3,4]})
h = HTML(data.to_html())
h
并保存至HTML文件中:
my_file = open('some_file.html', 'w')
my_file.write(h.data)
my_file.close()
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
xhtml2pdf 库。这个库似乎支持有些不完整，但是 在Github上活跃 并且有一些 基本的使用文档在这里。你可以通过 pip 安装它，例如： pip install xhtml2pdf
一旦你完成了安装，这里有一个最简单的示例，其中包含一个 matplotlib 图形，然后是表格（所有文本可选择），然后是另一个图形。你可以尝试调整 CSS 等来更改格式以满足您的确切要求，但我认为这已经符合要求了。from xhtml2pdf import pisa # this is the module that will do the work
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt
# Utility function
def convertHtmlToPdf(sourceHtml, outputFilename):
# open output file for writing (truncated binary)
resultFile = open(outputFilename, "w+b")
# convert HTML to PDF
pisaStatus = pisa.CreatePDF(
sourceHtml, # the HTML to convert
dest=resultFile, # file handle to recieve result
path='.') # this path is needed so relative paths for
# temporary image sources work
# close output file
resultFile.close() # close output file
# return True on success and False on errors
return pisaStatus.err
# Main program
if __name__=='__main__':
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))
# Define your data
sourceHtml = '<html><head>'
# add some table CSS in head
sourceHtml += '''<style>
table, td, th {
border-style: double;
border-width: 3px;
}
td,th {
padding: 5px;
}
</style>'''
sourceHtml += '</head><body>'
#Add a matplotlib figure(s)
plt.plot(range(20))
plt.savefig('tmp1.jpg')
sourceHtml += '\n<p><img src="tmp1.jpg"></p>'
# Add the dataframe
sourceHtml += '\n<p>' + df.to_html() + '</p>'
#Add another matplotlib figure(s)
plt.plot(range(70,100))
plt.savefig('tmp2.jpg')
sourceHtml += '\n<p><img src="tmp2.jpg"></p>'
sourceHtml += '</body></html>'
outputFilename = 'test.pdf'
convertHtmlToPdf(sourceHtml, outputFilename)
针对评论，很明显有一些用户（至少是 @Keith 回答并授予赏金的用户！）希望表格可选择，但肯定在 matplotlib 轴上。这与原始方法有些更符合。因此，这里提供了一种仅使用 matplotlib 和 matplotlib 对象的 pdf 后端的方法。我不认为表格看起来很好 - 特别是层次列标题的显示，但我想这是一个选择问题。感谢 这个答案 和评论提供的关于表格显示格式的方式。
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt
# Main program
if __name__=='__main__':
pp = PdfPages('Output.pdf')
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))
plt.plot(range(20))
pp.savefig()
plt.close()
# Calculate some sizes for formatting - constants are arbitrary - play around
nrows, ncols = len(df)+1, len(df.columns) + 10
hcell, wcell = 0.3, 1.
hpad, wpad = 0, 0
#put the table on a correctly sized figure
fig=plt.figure(figsize=(ncols*wcell+wpad, nrows*hcell+hpad))
plt.gca().axis('off')
matplotlib_tab = pd.tools.plotting.table(plt.gca(),df, loc='center')
pp.savefig()
plt.close()
#Add another matplotlib figure(s)
plt.plot(range(70,100))
pp.savefig()
plt.close()
pp.close()
border-style: double指令，但是border-width和padding似乎被尊重，并使布局变得更好。如果您真的需要特定的布局，我相信可以使用更多的CSS来实现。 - J Richard Snape
DataFrame.to_html()的输出有什么问题呢？使用类似 Beautiful Soup 的标准 HTML 分析工具，你可以轻松地抓取单元格内容。你想要一个展示如何实现的答案吗？你说你想要访问单元格内容，但你也说你想要一个 PDF。这两个要求似乎有冲突。 - holdenwebDataFrame的to_html（以及你提供的链接中的to_latex）选项。那个选项不能满足你的需求吗？你可以将LaTeX嵌入到Matplotlib图中。你想知道如何将HTML嵌入到PDF中吗？ - J Richard Snape