来自pandas数据帧的不确定性的LaTeX表

Question

我目前正在写一份报告，其中包含许多用python计算的值和不确定性，并存储在pandas DataFrame中。

这些值必须放入报告中，包括错误。目前，我唯一的方法是手动将值与错误组合在一起。其中一个示例如下所示：

\begin{tabular}{cccc}
    \hline
    Konzentration $c/\si{\gram\per\liter}$ & $D_\text{app} / \si{\square\meter\per\second}$ & $R_h / \si{\meter}$ & PDI  \\
    \hline
    \SI{0.50}{} & \SI{9.9(2)e-13}{}  & \SI{3.84(8)e-7}{} & \SI{4.1(3)}{} \\
    \SI{0.33}{} & \SI{6.35(7)e-13}{} & \SI{5.96(6)e-7}{} & \SI{1.4(2)}{} \\
    \SI{0.25}{} & \SI{1.16(2)e-12}{} & \SI{3.26(6)e-7}{} & \SI{2.6(2)}{} \\
    \SI{0.20}{} & \SI{6.11(9)e-15}{} & \SI{6.20(9)e-7}{} & \SI{4.9(3)}{} \\
    \hline
\end{tabular}

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我知道pd.to_latex()在一定程度上减少了工作量，但据我所知，它不能处理错误。

您是否知道在LaTeX或python上有什么方法可以在不手动组合值和错误的情况下实现这样的表。DataFrame如下所示：

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到目前为止，我唯一的想法是写一个函数，它接受值、误差和不确定性的大小(在本例中总是1)，并返回一个我可以在pd.to_latex()中使用的字符串。

有没有更简单或者更好的方法来做到这一点？

Answer 1

我已经编写了一个函数，它将值和错误组合在一个字符串中。

def conv2siunitx(val, err, err_points=1):
    val = f'{val:.20e}'.split('e')
    err = f'{err:.20e}'.split('e') 
    first_uncertain = int(val[1]) - int(err[1]) + err_points

    my_val = f'{np.round(float(val[0]), first_uncertain-1):.10f}'
    my_err = f'{np.round(float(err[0]), err_points-1):.10f}'.replace('.','')
    # Avoid 1. and write 1 instead
    if first_uncertain > 1:
        first_uncertain = first_uncertain + 1

    return(f'{my_val[:first_uncertain]}({my_err[:err_points]})e{val[1]}')

与S-columns相结合，这将导致我所寻找的结果。