如何将熊猫DataFrame表另存为PNG

我构建了一个结果熊猫数据框。该数据帧充当表格。有MultiIndexed列,每一行代表一个名称,即index=['name1','name2',...]创建DataFrame时的名称。我想显示此表并将其另存为png(或其他任何图形格式)。目前,我能得到的最接近的是将其转换为html,但是我想要一个png。似乎有人问过类似的问题,例如如何将Pandas数据框/系列数据保存为图形?

但是,标记的解决方案将数据帧转换为折线图(而不是表格),而另一种解决方案则依赖于PySide,我只是想将其保留下来,因为我无法在Linux上pip安装它。我希望此代码易于移植。我真的期望使用python轻松创建png表。感谢所有帮助。


潇湘沐
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呼啦一阵风

Pandas允许您使用matplotlib绘制表(此处有详细信息)。通常,这会将表格直接绘制到您不想要的图表(带有轴和所有内容)上。但是,可以先删除这些:import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom pandas.table.plotting import table # EDIT: see deprecation warnings belowax = plt.subplot(111, frame_on=False) # no visible frameax.xaxis.set_visible(False)  # hide the x axisax.yaxis.set_visible(False)  # hide the y axistable(ax, df)  # where df is your data frameplt.savefig('mytable.png')输出可能不是最漂亮的,但是您可以在此处找到table()函数的其他参数。也感谢这篇文章提供了有关如何在matplotlib中删除轴的信息。编辑:这是一种使用上述方法进行绘图时模拟多索引的方式(无疑是很hacky)。如果您有一个称为df的多索引数据框,如下所示:first  secondbar    one       1.991802       two       0.403415baz    one      -1.024986       two      -0.522366foo    one       0.350297       two      -0.444106qux    one      -0.472536       two       0.999393dtype: float64首先重置索引,使它们成为普通列df = df.reset_index() df    first second       00   bar    one  1.9918021   bar    two  0.4034152   baz    one -1.0249863   baz    two -0.5223664   foo    one  0.3502975   foo    two -0.4441066   qux    one -0.4725367   qux    two  0.999393通过将它们设置为空字符串,从高阶多索引列中删除所有重复项(在我的示例中,我在“ first”中仅具有重复索引):df.ix[df.duplicated('first') , 'first'] = ''df  first second         00   bar    one  1.9918021          two  0.4034152   baz    one -1.0249863          two -0.5223664   foo    one  0.3502975          two -0.4441066   qux    one -0.4725367          two  0.999393将“索引”上的列名称更改为空字符串new_cols = df.columns.valuesnew_cols[:2] = '',''  # since my index columns are the two left-most on the tabledf.columns = new_cols 现在调用表格函数,但将表格中的所有行标签设置为空字符串(这可确保不显示绘图的实际索引):table(ax, df, rowLabels=['']*df.shape[0], loc='center')等:您不太漂亮但功能齐全的多索引表。编辑:弃用警告正如评论中指出的,import语句用于table:from pandas.tools.plotting import table现在已在较新版本的熊猫中弃用,而支持:from pandas.plotting import table 
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