Python - 使用数据库中的图表创建 pdf 报告的过程是什么？

Question

我有一个通过调查生成的数据库来评估大学教授。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，然后在模板中呈现它以将其导出为 pdf。

数据库是什么样的？

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

每个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。 DB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的类别分数，另一个图表是平均分每个学生等等。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，但我知道如何做到这一点。

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，然后导出使用 XYZ 模块将其转换为 pdf。

Answer 1

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。

考虑一下您可能希望使用哪些 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 ( link to docs ) 并且我还使用 Pandas 通过 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 pandas.DataFrame.ix() 的使用，因为这是 deprecated 。在我的示例中，我能够用 pandas.DataFrame.iloc 替换它的使用，并且输出与以前相同。