추가 축 없이 Pandas DataFrame을 PNG 이미지로 저장하는 방법은 무엇입니까?
Pandas DataFrame을 PNG 이미지로 저장하는 방법
개요
이 가이드에서는 테이블 형식 구조를 나타내는 Pandas DataFrame을 저장하는 방법을 살펴봅니다. 를 PNG(Portable Network Graphics) 이미지 파일로 저장합니다.
문제
Matplotlib의 table() 함수를 사용하여 DataFrame에서 테이블을 생성하면 일반적으로 플롯 축과 레이블이 추가됩니다. 그러나 이는 깨끗한 테이블 표현을 생성하는 데 바람직하지 않습니다. 또한 테이블을 HTML로 내보내는 것은 이상적인 솔루션이 아닐 수도 있습니다.
해결책
원치 않는 축이나 레이블 없이 DataFrame을 PNG 이미지로 저장하려면:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Prepare Matplotlib ax = plt.subplot(111, frame_on=False) # Remove frame ax.xaxis.set_visible(False) # Hide x-axis ax.yaxis.set_visible(False) # Hide y-axis # Plot DataFrame as table table(ax, df) # Save as PNG plt.savefig('mytable.png')</code>
다중 인덱스 테이블
다중 인덱스 열이 있는 DataFrame의 경우 다음을 수행하여 다중 인덱스 테이블을 시뮬레이션할 수 있습니다.
- 다중 인덱스를 일반 열로 재설정합니다.
- 상위 인덱스 열에서 중복 값을 제거합니다.
- 인덱스 열 이름을 빈 문자열로 바꿉니다.
<code class="python"># Example DataFrame with multi-index df = pd.DataFrame({'first': ['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], 'second': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'], '0': [1.991802, 0.403415, -1.024986, -0.522366, 0.350297, -0.444106, -0.472536, 0.999393]}) # Simulate multi-index df = df.reset_index() df[df.duplicated('first')] = '' new_cols = df.columns.values new_cols[:2] = '', '' df.columns = new_cols # Create table without row labels ax = plt.subplot(111, frame_on=False) # Remove frame ax.xaxis.set_visible(False) # Hide x-axis ax.yaxis.set_visible(False) # Hide y-axis table(ax, df, rowLabels=['']*df.shape[0], loc='center') # Save as PNG plt.savefig('mymultitable.png')</code>
위 내용은 추가 축 없이 Pandas DataFrame을 PNG 이미지로 저장하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
