基于pandas groupby拆分dataframe并生成多个PDF
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【中文标题】基于pandas groupby拆分dataframe并生成多个PDF【英文标题】:Split dataframe based on pandas groupby and generate multiple PDFs 【发布时间】:2022-01-16 02:22:33 【问题描述】:有一个表格,其中包含 3 名员工和他们应该分别参加的 3-4 门课程的列表。我想为该表中的每个员工创建单独的 PDF。第一个 PDF 将列出 Emp1 将参加的 3 门课程,第二个 PDF 将列出 Emp2 将参加的 3 门课程,依此类推。
以下代码仅创建 1 个 PDF,并包含所有员工的所有课程列表。
我的想法是最初根据 EmpNo 拆分/分组数据,然后创建单独的 PDF,为此我需要创建一个 For 循环进行迭代。但是,我无法弄清楚这一点...
数据帧代码
pip install fpdf #To generate PDF
import pandas as pd
data = 'EmpNo': ['123','123','123','456','456', '456','456','789','789','789'],
'First Name': ['John', 'John', 'John', 'Jane', 'Jane', 'Jane', 'Jane', 'Danny', 'Danny', 'Danny'],
'Last Name': ['Doe', 'Doe' ,'Doe', 'Doe' ,'Doe', 'Doe', 'Doe', 'Roberts', 'Roberts', 'Roberts'],
'Activity Code': ['HR-CONF-1', 'HR-Field-NH-ONB','COEATT-2021','HR-HBK-CA-1','HR-WD-EMP','HR-LIST-1','HS-Guide-3','HR-WD-EMP','HR-LIST-1','HS-Guide-3'],
'RegistrationDate': ['11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021','11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021','11/22/2021']
df = pd.DataFrame(data = data, columns = ['EmpNo','First Name', 'Last Name', 'Activity Code', 'RegistrationDate'])
employees = data['EmpNo']
employees = data.drop_duplicates(subset=['EmpNo'])
print(df)
输入看起来像这样,
PDF 生成代码
from fpdf import FPDF
class PDF(FPDF):
def header(self):
# Arial bold 15
self.set_font('Helvetica', 'B', 15)
# Move to the right
self.cell(80)
# Title
self.cell(42, 2, 'Plan', 0, 0, 'C')
# Line break
self.ln(20)
# Page footer
def footer(self):
# Position at 1.5 cm from bottom
self.set_y(-15)
# Arial italic 8
self.set_font('Helvetica', 'I', 8)
# Page number
self.cell(0, 10, 'Page ' + str(self.page_no()) + '/nb', 0, 0, 'C')
# Footer image First is horizontal, second is vertical, third is size
for EmpNo in employees['EmpNo']:
print (EmpNo)
# Instantiation of inherited class
pdf = PDF()
pdf.alias_nb_pages()
pdf.add_page()
pdf.set_font('Helvetica', '', 11)
pdf.cell(80, 6, 'Employee ID: ' + str(data.loc[0]['EmpNo']), 0, 1, 'L')
pdf.ln(2.5)
pdf.multi_cell(160, 5, 'Dear ' + str(data.loc[0]['First Name']) + ' ' + str(data.loc[0]['Last Name']) + ', Please find below your Plan.', 0, 1, 'L')
pdf.cell(80, 6, '', 0, 1, 'C')
pdf.set_font('Helvetica', 'B', 13)
pdf.cell(80, 6, 'Name', 0, 0, 'L')
pdf.cell(40, 6, 'Date', 0, 0, 'L')
pdf.cell(40, 6, 'Link', 0, 1, 'L')
pdf.cell(80, 6, '', 0, 1, 'C')
pdf.set_font('Helvetica', '', 8)
for i in range (len(data)):
pdf.set_font('Helvetica', '', 8)
pdf.cell(80, 6, data.loc[0+i]['Activity Code'], 0, 0, 'L')
#pdf.cell(40, 6, data.loc[0+i]['Activity Link'], 0, 1, 'L')
pdf.cell(40, 6, data.loc[0+i]['RegistrationDate'], 0, 0, 'L')
pdf.set_font('Helvetica', 'U', 8)
pdf.cell(40, 6, 'Click Here', 0, 1, 'L', link = 'www.google.com')
pdf.set_font('Helvetica', 'B', 10)
pdf.cell(80, 6, '', 0, 1, 'C')
pdf.cell(80, 6, 'IF YOU REQUIRE ANY HELP, PLEASE CONTACT US', 0, 0, 'L')
pdf.output(str(data.loc[0]['First Name']) + ' ' + str(data.loc[0]['Last Name'])+ '.pdf', 'F')
这是生成的 PDF 快照。
我可以使用以下代码拆分数据,但我不知道如何调用单个拆分然后进一步创建多个 PDF
splits = list(data.groupby('EmpNo'))
任何帮助将不胜感激。谢谢。
【问题讨论】:
try "for i, g in data.groupby('EmpNo'): pdf.output(str(g.loc[0]['First Name']) + ' ' + str(g .loc[0]['姓氏'])+ '.pdf', 'F') 【参考方案1】:我会这样写 groupby:
for EmpNo, data in df.groupby("EmpNo"):
对于每个组,groupby 将返回它分组的变量,以及与该变量匹配的数据框。
接下来,我将提取该数据帧的第一行。这是为了更容易获取名称和类似属性。
first_row = data.iloc[0]
(What's the difference between iloc and loc?)
由于我们已经有了员工 ID,我们可以跳过在数据框中查找它。对于其他属性,我们可以像first_row['First Name']
一样查找。
pdf.cell(80, 6, 'Employee ID: ' + str(EmpNo), 0, 1, 'L')
# ...
pdf.multi_cell(160, 5, 'Dear ' + str(first_row['First Name']) + ' ' + str(first_row['Last Name']) + ', Please find below your Plan.', 0, 1, 'L')
接下来,在循环子集的循环中,我将使用.iterrows()
来执行循环,而不是使用range()
和.loc
。如果您的数据框的索引不是从零开始,这会更容易并且不会中断。 (分组后,第二组的索引不再从零开始。)
以下是修改后的最终源代码:
import pandas as pd
data = 'EmpNo': ['123','123','123','456','456', '456','456','789','789','789'],
'First Name': ['John', 'John', 'John', 'Jane', 'Jane', 'Jane', 'Jane', 'Danny', 'Danny', 'Danny'],
'Last Name': ['Doe', 'Doe' ,'Doe', 'Doe' ,'Doe', 'Doe', 'Doe', 'Roberts', 'Roberts', 'Roberts'],
'Activity Code': ['HR-CONF-1', 'HR-Field-NH-ONB','COEATT-2021','HR-HBK-CA-1','HR-WD-EMP','HR-LIST-1','HS-Guide-3','HR-WD-EMP','HR-LIST-1','HS-Guide-3'],
'RegistrationDate': ['11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021','11/22/2021', '11/22/2021', '11/22/2021','11/22/2021']
df = pd.DataFrame(data = data, columns = ['EmpNo','First Name', 'Last Name', 'Activity Code', 'RegistrationDate'])
from fpdf import FPDF
class PDF(FPDF):
def header(self):
# Arial bold 15
self.set_font('Helvetica', 'B', 15)
# Move to the right
self.cell(80)
# Title
self.cell(42, 2, 'Plan', 0, 0, 'C')
# Line break
self.ln(20)
# Page footer
def footer(self):
# Position at 1.5 cm from bottom
self.set_y(-15)
# Arial italic 8
self.set_font('Helvetica', 'I', 8)
# Page number
self.cell(0, 10, 'Page ' + str(self.page_no()) + '/nb', 0, 0, 'C')
# Footer image First is horizontal, second is vertical, third is size
for EmpNo, data in df.groupby("EmpNo"):
# Get first row of grouped dataframe
first_row = data.iloc[0]
# Instantiation of inherited class
pdf = PDF()
pdf.alias_nb_pages()
pdf.add_page()
pdf.set_font('Helvetica', '', 11)
pdf.cell(80, 6, 'Employee ID: ' + str(EmpNo), 0, 1, 'L')
pdf.ln(2.5)
pdf.multi_cell(160, 5, 'Dear ' + str(first_row['First Name']) + ' ' + str(first_row['Last Name']) + ', Please find below your Plan.', 0, 1, 'L')
pdf.cell(80, 6, '', 0, 1, 'C')
pdf.set_font('Helvetica', 'B', 13)
pdf.cell(80, 6, 'Name', 0, 0, 'L')
pdf.cell(40, 6, 'Date', 0, 0, 'L')
pdf.cell(40, 6, 'Link', 0, 1, 'L')
pdf.cell(80, 6, '', 0, 1, 'C')
pdf.set_font('Helvetica', '', 8)
for _, row in data.iterrows():
pdf.set_font('Helvetica', '', 8)
pdf.cell(80, 6, row['Activity Code'], 0, 0, 'L')
#pdf.cell(40, 6, row['Activity Link'], 0, 1, 'L')
pdf.cell(40, 6, row['RegistrationDate'], 0, 0, 'L')
pdf.set_font('Helvetica', 'U', 8)
pdf.cell(40, 6, 'Click Here', 0, 1, 'L', link = 'www.google.com')
pdf.set_font('Helvetica', 'B', 10)
pdf.cell(80, 6, '', 0, 1, 'C')
pdf.cell(80, 6, 'IF YOU REQUIRE ANY HELP, PLEASE CONTACT US', 0, 0, 'L')
pdf.output(str(first_row['First Name']) + ' ' + str(first_row['Last Name'])+ '.pdf', 'F')
经过测试,它可以工作。
【讨论】:
以上是关于基于pandas groupby拆分dataframe并生成多个PDF的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas将初始dataframe基于分组变量拆分为多个新的dataframe使用groupby函数tuple函数dict函数(splitting dataframe multiple)
pandas GroupBy上的方法apply:一般性的“拆分-应用-合并”