


Comment exporter un DataFrame Pandas sous forme d'image PNG ?
Comment exporter un DataFrame Pandas au format PNG
Introduction :
Pandas fournit une structure de données tabulaire connue sous le nom de DataFrame . Souvent, vous souhaiterez peut-être visualiser ces données dans un format graphique pour une analyse ou une présentation plus approfondie. Bien que la conversion d'un DataFrame en tracé linéaire soit simple, cet article se concentre sur la tâche spécifique d'exportation d'un DataFrame sous forme d'image PNG. Nous allons explorer une méthode fiable utilisant matplotlib, qui permet de créer des tableaux adaptés à l'export PNG.
Méthode :
Pour créer un tableau dans matplotlib sans axes et enregistrer au format PNG, suivez ces étapes :
<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>
Remarque : La sortie n'est peut-être pas visuellement attrayante, mais elle affiche efficacement le tableau. Vous pouvez personnaliser l'apparence du tableau à l'aide des arguments fournis par la fonction table().
Gestion des colonnes multi-index :
Si votre DataFrame comporte des colonnes multi-index, vous pouvez simuler des multi-index avec cette méthode :
- Réinitialisez les index DataFrame pour qu'ils deviennent des colonnes normales.
- Supprimez les doublons des colonnes multi-index d'ordre supérieur.
- Renommez les colonnes de vos index en chaîne vide.
- Appelez la fonction table avec toutes les étiquettes de ligne définies sur la chaîne vide pour masquer les index réels dans le tracé.
Conclusion :
La méthode fournie vous permet d'exporter facilement un Pandas DataFrame sous forme d'image PNG. En supprimant des axes et en utilisant la fonction table() de matplotlib, vous pouvez facilement créer des tableaux imprimables ou présentables.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
