So exportieren Sie einen Pandas-DataFrame als PNG
Einführung:
Pandas bietet eine tabellarische Datenstruktur namens DataFrame . Häufig möchten Sie diese Daten zur weiteren Analyse oder Präsentation in einem grafischen Format visualisieren. Während die Konvertierung eines DataFrames in ein Liniendiagramm unkompliziert ist, konzentriert sich dieser Artikel auf die spezifische Aufgabe des Exports eines DataFrames als PNG-Bild. Wir werden eine zuverlässige Methode mit Matplotlib untersuchen, mit der Sie Tabellen erstellen können, die für den PNG-Export geeignet sind.
Methode:
Um eine Tabelle in Matplotlib ohne Achsen zu erstellen und zu speichern Wenn Sie es als PNG herunterladen möchten, befolgen Sie diese Schritte:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas.plotting import table # Create a DataFrame (df) with multi-indexed columns and a row index # representing names # Remove axes from the plot ax = plt.subplot(111, frame_on=False) ax.xaxis.set_visible(False) ax.yaxis.set_visible(False) # Plot the DataFrame in matplotlib table(ax, df) # Save the table as a PNG file plt.savefig('mytable.png')</code>
Hinweis: Die Ausgabe ist möglicherweise optisch nicht ansprechend, zeigt die Tabelle jedoch effektiv an. Sie können das Erscheinungsbild der Tabelle mithilfe der von der Funktion table() bereitgestellten Argumente anpassen.
Umgang mit Spalten mit mehreren Indizes:
Wenn Ihr DataFrame über Spalten mit mehreren Indizes verfügt, Sie können Multi-Indizes mit dieser Methode simulieren:
- Setzen Sie die DataFrame-Indizes zurück, um zu regulären Spalten zu werden.
- Entfernen Sie Duplikate aus den Multi-Index-Spalten höherer Ordnung.
- Benennen Sie die Spalten Ihrer Indizes in die leere Zeichenfolge um.
- Rufen Sie die Tabellenfunktion auf, wobei alle Zeilenbeschriftungen auf die leere Zeichenfolge gesetzt sind, um die tatsächlichen Indizes im Diagramm auszublenden.
Fazit:
Mit der bereitgestellten Methode können Sie einen Pandas DataFrame einfach als PNG-Bild exportieren. Durch das Entfernen von Achsen und die Verwendung der Funktion table() aus matplotlib können Sie ganz einfach druckbare oder darstellbare Tabellen erstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie exportiere ich einen Pandas-DataFrame als PNG-Bild?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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