在动态更新 DataFrame 上更新 Matplotlib 图表

Question

我有一个空数据框，我一次向它附加一个数据。像这样：

# Initialize an empty dataframe to store the tweet id and sentiment
tweets = pd.DataFrame(columns=['tweet_id', 'sentiment'])

tweet_id 是一个整数，sentiment 是一个可以有 3 个值的字符串，即。 “正面”、“负面”、“中性”。现在我有一个附加到数据框的循环：

for i in range(len(whatever_I_want)):
    tweet = get_new_tweet()
    tweets = tweets.append({'tweet_id': tweet['id'], 'sentiment': tweet['sentiment']}, ignore_index=True)
    # Update the plot with the new dataframe
    tweets.groupby('sentiment').count()['tweet_id'].plot.bar()
    plt.show()

这是有效的，但它正在创建多个图，我需要关闭一个才能查看另一个。每当我运行循环时，我都希望更新相同的情节。我该怎么做？我搜索了它，我得到了使用 numpy 附加或显示折线图的解决方案。

如何使用 pandas groupby() 实现这一目标？

Answer 1

我不确定tweets.groupby('sentiment').count()['tweet_id'].plot.bar() 是否能够在不生成新绘图的情况下更新您的绘图，因为它返回一个matplotlib.axes.Axes 对象（文档here）。

您可以改为将tweets.groupby('sentiment').count()['tweet_id']) 的index 和values 传递给plt.bar：

 for i in range(len(whatever_I_want)):
    tweet = get_new_tweet()
    tweets = tweets.append({'tweet_id': tweet['id'], 'sentiment': tweet['sentiment']}, ignore_index=True)
    # Update the plot with the new dataframe
    grouped_tweets = tweets.groupby('sentiment').count()['tweet_id']
    plt.bar(x=grouped_tweets.index, height=grouped_tweets.values)
 plt.show()