当我将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 时，我可以漂亮地打印 Linearmodels.panel.results.compare() 的输出吗？

Question

我使用 Python 分析 Jupyter Notebooks 中的数据，并将其转换为 PDF 以便与共同作者共享 (

jupyter nbconvert --to pdf

)。 我经常使用

linearmodels.panel.results.compare()

来比较

linearmodels

包中的面板回归估计。 但是，PDF 转换过程将

compare()

输出转换为固定宽度字体，该字体对于 PDF 来说太宽了（我将在下面提供代码）：

当我将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 时，我可以漂亮地打印

compare()

的输出吗？

一个可能的解决方案是将

compare()

输出转换为数据帧。 当我转换为 PDF 时，选项

pd.options.display.latex.repr = True

可以漂亮地打印数据框。 例如：

在笔记本中，

compare()

输出格式很好，并且看起来像数据框。 但是，它不是数据框，我未能将其转换为数据框。

是否有替代解决方案来比较

linearmodels

包输出的漂亮打印结果？

这是生成上面表格的代码（复制并粘贴到 Jupyter Notebook 代码单元格中）：

import pandas as pd
from linearmodels.panel import FamaMacBeth
from linearmodels.panel.results import compare

pd.options.display.latex.repr = True

from statsmodels.datasets import grunfeld
df = grunfeld.load_pandas().data
df.set_index(['firm','year'], inplace=True)

display(df.head())

table = {
    '(1)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit(),
    '(2)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit(),
    '(3)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit(),
    '(4)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit()
}

display(compare(table))

Answer 1

compare

返回

PanelModelComparison

。该类有一个属性

summary

，它返回一个

linearmodels.compat.statsmodels.Summary

，它实际上与 statsmodels 中可用的

Summary

对象相同。

Summary

实例有一个方法

as_latex()

可以将表格转换为 LaTeX。

import pandas as pd
from linearmodels.panel import FamaMacBeth
from linearmodels.panel.results import compare

pd.options.display.latex.repr = True

from statsmodels.datasets import grunfeld
df = grunfeld.load_pandas().data
df.set_index(['firm','year'], inplace=True)

display(df.head())

table = {
    '(1)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit(),
    '(2)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit(),
    '(3)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit(),
    '(4)': FamaMacBeth.from_formula(formula='value ~ 1 + invest + capital', data=df).fit()
}

display(compare(table))
comparison = compare(table)
summary = comparison.summary
print(summary.as_latex())

此打印

\begin{center}
\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
                               &         \textbf{(1)}        &         \textbf{(2)}        &         \textbf{(3)}        &         \textbf{(4)}         \\
\midrule
\textbf{Dep. Variable}         &            value            &            value            &            value            &            value             \\
\textbf{Estimator}             &         FamaMacBeth         &         FamaMacBeth         &         FamaMacBeth         &         FamaMacBeth          \\
\textbf{No. Observations}      &             220             &             220             &             220             &             220              \\
\textbf{Cov. Est.}             &  Fama-MacBeth Standard Cov  &  Fama-MacBeth Standard Cov  &  Fama-MacBeth Standard Cov  &  Fama-MacBeth Standard Cov   \\
\textbf{R-squared}             &            0.6964           &            0.6964           &            0.6964           &            0.6964            \\
\textbf{R-Squared (Within)}    &           -1.8012           &           -1.8012           &           -1.8012           &           -1.8012            \\
\textbf{R-Squared (Between)}   &            0.8660           &            0.8660           &            0.8660           &            0.8660            \\
\textbf{R-Squared (Overall)}   &            0.6964           &            0.6964           &            0.6964           &            0.6964            \\
\textbf{F-statistic}           &            248.83           &            248.83           &            248.83           &            248.83            \\
\textbf{P-value (F-stat)}      &            0.0000           &            0.0000           &            0.0000           &            0.0000            \\
\textbf{=====================} & =========================== & =========================== & =========================== & ===========================  \\
\textbf{Intercept}             &            114.16           &            114.16           &            114.16           &            114.16            \\
\textbf{ }                     &           (3.8390)          &           (3.8390)          &           (3.8390)          &           (3.8390)           \\
\textbf{capital}               &            0.1457           &            0.1457           &            0.1457           &            0.1457            \\
\textbf{ }                     &           (0.8510)          &           (0.8510)          &           (0.8510)          &           (0.8510)           \\
\textbf{invest}                &            6.3899           &            6.3899           &            6.3899           &            6.3899            \\
\textbf{ }                     &           (11.618)          &           (11.618)          &           (11.618)          &           (11.618)           \\
\bottomrule
\end{tabular}
%\caption{Model Comparison}
\end{center}

T-stats reported in parentheses

Answer 2

这是使用 Kevin S. 的

.summary.as_latex()

的替代方案。 下面的函数使用

compare().summary

创建数据框，然后

jupyter nbconvert --to pdf

将其转换为表格。

from io import StringIO
import warnings

def compare_df(x, fit_stats=['Estimator', 'R-squared', 'No. Observations']):
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
        y = pd.read_csv(StringIO(compare(x, stars=True).summary.as_csv()), skiprows=1, skipfooter=1, engine='python')
    z = pd.DataFrame(
        data=y.iloc[:, 1:].values,
        index=y.iloc[:, 0].str.strip(),
        columns=pd.MultiIndex.from_arrays(
            arrays=[y.columns[1:], y.iloc[0][1:]],
            names=['Model', 'Dep. Var.']
        )
    )
    return pd.concat([z.iloc[11:], z.loc[fit_stats]])

PDF 输出为：

请注意，此解决方案需要

pd.options.display.latex.repr = True

。