作者|黄伟呢
来源|数据分析和科学之美
头部地图|东方IC
知识需要积累。冷知识、骚动,你现在可能不需要,但只有在你玩了以后遇到这个需求的时候,你才会有印象。(约翰f肯尼迪)。
引入问题
其实,这个知识点也是在群里面遇到了,如果当时问我,我也会很蒙逼。因此,我做了一个简单的学习,并将其整理后,供大家学习和参考。
比如说:我们得到了一个df_new表格,我们想要将其保存在本地,应该怎么办呢?保存图片,你可能用的多。但是保存这个表格,你估计就不一定知道了。
为什么需要将df_new保存在本地呢?其实提问者是为了将表格保存在本地,后面需要完成自动化群发消息的操作,这样一来,你不仅仅可以发图片,现在还可以发表格了,是不是很舒服?
那么,这样一个操作,应该怎么完成呢?下面我为大家慢慢讲述。
方法介绍
完成这个需求使用的是dataframe_image库,因此在使用他之前,需要我们先安装这个库。
pip install dataframe_imageip install dataframe_image
然后在使用之前,还需要导入这个库。
import dataframe_image as dfi
接着,调用dfi中的export方法,就可以实现这个需求。但是关于这个知识点,你在百度上面其实看不到任何解答,那么你应该怎么学习呢?我们以jupyter notebook为例,进行说明。
直接在单元格中输入??d,然后运行,即可出现详细帮助文档。
详细参数如下:
d(obj, filename, fontsize=14, max_rows=None, max_cols=None, table_conversion='chrome', chrome_path=None)
obj:表示的是待保存的DataFrame数据框;
filename:表示的是图片保存的本地路径;
fontsize:表示的是待保存图片中字体大小,默认是14;
max_rows:表示的是DataFrame输出的最大行数。这个数字被传递给DataFrame的to_html方法。为防止意外创建具有大量行的图像,具有100行以上的DataFrame将引发错误。显式设置此参数以覆盖此错误,对所有行使用-1。
max_cols:表示的是DataFrame输出的最大列数。这个数字被传递给DataFrame的to_html方法。为防止意外创建具有大量列的图像,包含30列以上的DataFrame将引发错误。显式设置此参数以覆盖此错误,对所有列使用-1。
table_conversion:'chrome'或'matplotlib',默认为'chrome'。DataFrames将通过Chrome或matplotlib转换为png。除非无法正常使用,否则请使用chrome。matplotlib提供了一个不错的选择。
可以看到:这个方法其实就是通过chrome浏览器,将这个DataFrames转换为png或jpg格式。
举例说明
我们先随意构造或读取一个DataFrame。
import pandas as pd
df = ("c;)
df_new = df.iloc[:5,:]
df_new
结果如下:
通过上面的学习,保存这个DataFrame,只需要两行代码。
import dataframe_image as dfid(obj=df_new,filename='d;)
打开本地目录,查看这张图片。
可以看到,上述图片中的字体超级小,然后我们还可以使用fontsize参数,设置字体大小。
import dataframe_image as dfi
d(obj=df_new,filename='d;,fontsize=30)
再次打开本地目录,查看这张图片。
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