在 DataFrame 中插入 Pandas Plot 的图像

Question

几天来，我一直在为这个问题绞尽脑汁，因此希望得到社区的帮助。我在 Jupyter Notebook 中使用 Python 3，但最终希望将其设为脚本。

问题

我有一个包含三列（查询、URL、趋势）的 Pandas DataFrame。所有的数据都在工作。我什至能够为每个查询生成绘图图像；但是，我无法在我的 DataFrame 的 Trends 列中显示趋势图的图像。它只显示AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)。没有错误消息（虽然，我已经纠缠了一些）。

我的尝试

我查看了 fig.savefig() ，这似乎接近我需要的，但不是 100% 确定如何在我的情况下使它工作，因为它输出所有的图，我需要一个图询问。

我也尝试过this solution on Stack，但我无法为我的代码实现它（虽然它已经接近了）。

This article 也非常接近我正在寻找结果的实现（以及我当前的实现），但我不知道如何获取我刚刚创建的绘图图像的 HTML URL。同样，理想情况下，不需要保存图像，因为这可能是通过电子邮件发送的每日报告。

目前的结果

数据框

查询网址趋势

0 玛格丽特·特鲁多 https://montreal.ctvnews.ca/margaret-trudeau-d... AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

1 Nick Cordero https://people.com/theater/nick-cordero-doctor... AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

等等。

这些是从 DataFrame 下方的代码中得出的趋势图。

等等。

看起来一切正常，但是......

预期结果

DataFrame 应该与上面相同，但我希望 AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755) 成为趋势图的图像。

当前代码

from googlesearch import search

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pytrends.request import TrendReq

pytrend = TrendReq()

def trending_searches(geo):
    geo_lower = str.lower(geo) # Need geolocation to be lowercase to work
    df = pytrend.trending_searches(pn=geo_lower)

    queries = [] # Hold all processed queries

    for index, row in df.iterrows():
        i = str(row)
        j = str.strip(i, '0    ')
        k = j.split("\n", 1)[0]
        queries.append(k)

    # Gets the trend data 
    trend = pd.DataFrame(get_trend(queries))

    # Gets the first URL from each query on Google
    urls = pd.DataFrame(get_urls(queries))

    # column lable
    trend.columns = ["Trend"]
    urls.columns = ["URL"]
    df.columns = ['Query']

    #Concat all into one dataframe
    result = pd.concat([df, urls, trend], axis=1)

    #html = result.to_html() #Convert to HTML for emails

    return result #html

def get_trend(kw: list) -> list:

    query = kw

    # Get trend data
    my_results_list = []
    for j in query:    
        pytrend.build_payload(kw_list=[j])
        df = pytrend.interest_over_time()
        my_results_list.append(df)

    # Plot trend data
    plots = []
    for i in range(len(my_results_list)):
        if my_results_list[i].empty == True: # To mitigate queries that have no data
            plots.append("No data avaiable")
        else:
            plot = my_results_list[i].plot(kind='line', figsize=(5,1), sharex=True)
            plots.append(plot)

    return plots

def get_urls(kw: list) -> list:

    query = kw

    my_results_list = []
    for j in query:    
        for i in search(j,        # The query you want to run
                    tld = 'ca',  # The top level domain
                    lang = 'en',  # The language
                    num = 10,     # Number of results per page
                    start = 0,    # First result to retrieve
                    stop = 1,  # Last result to retrieve
                    pause = 2.0,  # Lapse between HTTP requests
                   ):

            my_results_list.append(i)

    return my_results_list

trending_searches('Canada')

Answer 1

一旦你已经构建了fig，你必须将它转换为二进制，然后作为值存储到一个var中

buf = io.BytesIO()
fig.savefig(buf, format='png')
buf.seek(0)
string = base64.b64encode(buf.read())

然后你必须聚合对应于输出图像的HTML标签

uri = 'data:image/png;base64,' + urllib.parse.quote(string)
html = '<img src = "%s"/>' % uri

为了模拟您的数据框，我创建了 3 个列表并将每个结果附加到其中，如下所示：

for i in range(10):
    ...
    query.append(i+1)
    url.append("google.com")
    trend.append(html)

df = pd.DataFrame({"query": query,"url": url,"trend":trend})
df.head()

然后我做了dataframe.to_html(escape=False)，它确实生成了带有图像的HTML。

显然我在这里使用的是 jupyter，但是使用构建的 HTML，您应该能够像以前一样打印它，而不会出现其他问题。

所以最后，我得到了下面的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import urllib, urllib.parse, base64, io, base64
from IPython.core.display import display, HTML

# simulate dataframe
query = []
url = []
trend = []
for i in range(10):

    #save fig
    plt.plot(np.random.rand(5));
    fig = plt.gcf();

    #store it as binary
    buf = io.BytesIO()
    fig.savefig(buf, format='png')
    buf.seek(0)
    string = base64.b64encode(buf.read())

    #complement with HTML tags
    uri = 'data:image/png;base64,' + urllib.parse.quote(string)
    html = '<img src = "%s"/>' % uri

    #clear matplotlib's cache
    plt.clf()

    #append results
    query.append(i+1)
    url.append("google.com")
    trend.append(html)

#build df
df = pd.DataFrame({"query": query,"url": url,"trend":trend})
#parse into html
html = df.to_html(escape=False)

你能检查一下它是否有效吗？ :)