是否仅基于数据帧中的groupby数据打印表？

Question

我最终希望将基于数据帧的“groupby”的表写入pdf文件

为了做到这一点，创建表的“绘图”似乎是实现它的一种方法

我使用下面的代码。使用print()可以很好地显示该表，但在尝试绘制该表时会生成错误：

"TypeError: object of type 'numpy.float64' has no len()"

我根本不知道该如何避开它。代码在“完整”数据帧上运行良好

提前谢谢

我的代码：

df = pd.read_csv('Stock_holdings.csv', delimiter=";")

df1 = df.groupby(['Valuta','Risk type 1'])["Holding"].sum()
print(df1)

fig, ax =plt.subplots(figsize=(24,4))
ax.axis('tight')
ax.axis('off')
table = ax.table(cellText=df1.values,colLabels=df1.columns,loc='center')
table.set_fontsize(24)

使用print（）进行分组的结果：

Valuta  Risk type 1
DKK     Consumer       2351.00
        Financial      4668.00
        Index          1666.00
        Industrial      231.00
        Medical        1631.00
        Tankers          33.00
        Utility        1900.00
EUR     Consumer        468.00
        Financial      2007.00
        Industrial      849.00
        Tankers        1100.00
NOK     Tankers        1000.00
SEK     Financial       450.00
USD     Consumer        500.00
        Financial      1607.00
        Housing        3560.00
        Index           649.00
        Industrial      990.00
        Medical         562.03
        Tankers        1505.00
Name: Holding, dtype: float64

下面是初始数据帧（df）-前5行

    Symbol      Virksomhed  Holding  Count Valuta  Pension  Bank Instrument  \
0      TNK  Teekay Tankers    505.0      1    USD        0  Saxo     Equity   
1     SLRC   Solar Capital    649.0      1    USD        0  Saxo     Equity   
2      FRO  Frontline NYSE   1000.0      1    USD        0  Saxo     Equity   
3      SKT          Tanger    500.0      1    USD        0  Saxo     Equity   
4  EURN.BR         Euronav   1100.0      1    EUR        0  Saxo     Equity   

  Risk type 1 Aktivklasse  
0     Tankers       Aktie  
1       Index       Aktie  
2     Tankers       Aktie  
3    Consumer       Aktie  
4     Tankers       Aktie  

Answer 1

您可以使用^{}。使用.sum()的groupby聚合返回一个系列，而plotting函数需要一个数据帧（或类似的2D字符串结构）。打印时，多索引数据框看起来类似于一个系列，因此很容易假设您为绘图生成了一个新的数据框。但是，您可能已经注意到，聚合系列的打印输出没有列名，而是在下面打印名称Holding

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

#fake data
import numpy as np
np.random.seed(1234)
n = 20
df = pd.DataFrame({"Valuta": np.random.choice(["DKK", "EUR", "US"], n), 
                   "Risk type 1": np.random.choice(["Consumer", "Financial", "Index", "Industrial", "Medical", "Utility"], n), 
                   "Holding": np.random.randint(100, 500, n), 
                   "Pension": np.random.randint(10, 100, n)})

df1 = df.groupby(['Valuta','Risk type 1'])["Holding"].sum().reset_index()
#print(df1)

fig, ax =plt.subplots(figsize=(8,10))
ax.axis('tight')
ax.axis('off')
my_table = ax.table(cellText=df1.values, colLabels=df1.columns, cellLoc="center", loc='center')
my_table.set_fontsize(24)
my_table.scale(1, 3)
plt.show()

样本输出：