我有一个评估大学教授的调查生成的数据库。我想要的是一个 python 脚本,它从该数据库中获取信息,为每个用户生成一个图表,为每个用户创建图表,然后将其呈现在模板中以将其导出为 pdf。
数据库是什么样子的?
User Professor_evaluated Category Question Answer
_________________________________________________________________
Mike Professor Criss respect 1 3
Mike Professor Criss respect 2 4
Mike Professor Criss wisdom 3 5
Mike Professor Criss wisdom 4 3
Charles Professor Criss respect 1 3
Charles Professor Criss respect 2 4
Charles Professor Criss wisdom 3 5
Charles Professor Criss wisdom 4 3
每位老师都有几个要评估的类别(尊重、智慧等),而每个类别都有相关的问题。换句话说,一个类别有几个问题。数据库的每一行都是学生评价老师的问题的答案
我需要什么?
我需要创建一个自动生成 pdf 报告的脚本,通过图表总结这些信息,例如一张图表是每个老师的总分,另一个图表是每个老师按类别的分数,另一个图表是每个学生的平均分等等。。最后,每个老师都会有一份报告。我想要一份这样的报告
我的问题是什么?
我的问题是我需要哪些 python 包和模块来完成这项任务。这样做的一般过程是什么。我不需要代码,因为我知道答案很笼统,但我知道怎么做。
例如:您首先需要使用 pandas 处理信息,创建一个表格来汇总您想要绘制的信息,然后绘制它,然后使用 XYZ 模块创建报告模板,然后将其导出为 pdf XYZ 模块。
在 python 中创建 pdf 有很多选项。其中一些选项是 ReportLab、pydf2、pdfdocument 和 FPDF。
FPDF 库使用起来相当简单,这就是我在本例中使用的库。 FPDF 文档可以在 here 找到。
考虑一下您可能想要使用哪些 python 模块来创建图形和表格可能也是一件好事。在我的示例中,我使用 matplotlib(文档链接),我还使用 Pandas 使用
pandas.dataframe()
创建数据框。
我在下面发布了一个相当冗长但完全可重现的示例,使用了 pandas、matplotlib 和 fpdf。数据是 OP 在问题中提供的数据的子集。我在我的示例中循环遍历数据框来创建表,但还有其他可能更有效的方法来执行此操作。
import pandas as pd
import matplotlib
from pylab import title, figure, xlabel, ylabel, xticks, bar, legend, axis, savefig
from fpdf import FPDF
df = pd.DataFrame()
df['Question'] = ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"]
df['Charles'] = [3, 4, 5, 3]
df['Mike'] = [3, 3, 4, 4]
title("Professor Criss's Ratings by Users")
xlabel('Question Number')
ylabel('Score')
c = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0]
m = [x - 0.5 for x in c]
xticks(c, df['Question'])
bar(m, df['Mike'], width=0.5, color="#91eb87", label="Mike")
bar(c, df['Charles'], width=0.5, color="#eb879c", label="Charles")
legend()
axis([0, 10, 0, 8])
savefig('barchart.png')
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_xy(0, 0)
pdf.set_font('arial', 'B', 12)
pdf.cell(60)
pdf.cell(75, 10, "A Tabular and Graphical Report of Professor Criss's Ratings by Users Charles and Mike", 0, 2, 'C')
pdf.cell(90, 10, " ", 0, 2, 'C')
pdf.cell(-40)
pdf.cell(50, 10, 'Question', 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, 'Charles', 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, 'Mike', 1, 2, 'C')
pdf.cell(-90)
pdf.set_font('arial', '', 12)
for i in range(0, len(df)):
pdf.cell(50, 10, '%s' % (df['Question'].iloc[i]), 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, '%s' % (str(df.Mike.iloc[i])), 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, '%s' % (str(df.Charles.iloc[i])), 1, 2, 'C')
pdf.cell(-90)
pdf.cell(90, 10, " ", 0, 2, 'C')
pdf.cell(-30)
pdf.image('barchart.png', x = None, y = None, w = 0, h = 0, type = '', link = '')
pdf.output('test.pdf', 'F')
预期测试.pdf:
更新(2020 年 4 月): 我在 2020 年 4 月对原始答案进行了编辑以替换使用
pandas.DataFrame.ix()
因为这是 deprecated。在我的示例中,我能够将它的使用替换为pandas.DataFrame.iloc
,并且输出与以前相同。
有点异端的答案:RMarkdown(在 RStudio 中),带有 Python 代码块,通过
reticulate
(现在的默认方式)为您提供一个长期存在的 Python“会话”,就像在 Jypiter 笔记本中一样。然后可以将 RMarkdown 文档“编织”成 PDF、html、Word、html 幻灯片,甚至 PowerPoint。
说真的,R 世界在这方面遥遥领先。
我同意@drz 关于 RMarkdown 创建此类报告的看法。学术著作应该清楚地使用它。 反正还有stitch,用起来真的很简单,在很多情况下可能就够用了。 fpf 的许多优点:
这是针脚中的@patrickjlong1 示例:
# Stich is simple and great
## Usefull markup language
You can use markdown syntax, such as **bold**, _italic_, ~~Strikethrough~~
## display dataframes
Direct output from python will be nicelly output.
```{python, echo=False}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['Question'] = ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"]
df['Charles'] = [3, 4, 5, 3]
df['Mike'] = [3, 3, 4, 4]
df = df.set_index('Question')
df.style
df
```
## display graphics
Direct matplotlib output, without rendering to file.
```{python, echo=False}
#%matplotlib inline
df.plot.bar(title="Professor Criss's Ratings by Users")
None
```
## Symbolic expressions
You may also want to work with sympy :
```{python, echo=False}
import sympy
sympy.init_printing()
x=sympy.symbol.Symbol('x')
sympy.integrate(sympy.sqrt(1/sympy.sin(x**2)))
```
安装后,PDF 将创建为:
stitch test2.stich -o output.pdf
输出将如下所示:
就我而言:
希望这有帮助。