我在Python 2.7中使用pandas DataFrames编写应用程序。我需要将我的DataFrames列绘制到Tkinter窗口。我知道我可以使用DataFrame或Series上的内置绘图方法绘制pandas DataFrames列(这只是matplotlib绘图函数的包装器),如下所示:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'one':[2,4,6,8], 'two':[3,5,7,9]})
df.plot('one')
另外,我想出了如何使用matplotlib绘制到Tkinter GUI窗口:
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from numpy import arange, sin, pi
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import pandas as pd
import Tkinter as tk
import ttk
root = tk.Tk()
#-------------------------------------------------------------------------------
lf = ttk.Labelframe(root, text='Plot Area')
lf.grid(row=0, column=0, sticky='nwes', padx=3, pady=3)
f = Figure(figsize=(5,4), dpi=100)
a = f.add_subplot(111)
t = arange(0.0,3.0,0.01)
s = sin(2*pi*t)
a.plot(t,s)
dataPlot = FigureCanvasTkAgg(f, master=lf)
dataPlot.show()
dataPlot.get_tk_widget().grid(row=0, column=0)
#-------------------------------------------------------------------------------
root.mainloop()
这一切都按预期工作。我想要做的是在Tkinter窗口输出pandas.DataFrame.plot(),例如在上面的Labelframe中。我无法让这个工作。如果可能的话,我不想使用matplotlibs绘图工具,因为pandas绘图工具更适合我的需求。有没有办法将pandas plot()与Tkinter结合起来?基本上不是这一行:
dataPlot = FigureCanvasTkAgg(f, master=lf)
dataPlot.show()
我需要这个:
dataPlot = FigureCanvasTkAgg(df.plot('one'), master=lf)
dataPlot.show()
答案 0 :(得分:2)
pandas
使用matplotlib
进行绘图。大多数pandas
绘图功能采用ax
kwarg来指定将使用的轴对象。有一些pandas
函数不能以这种方式使用,并且总是使用pyplot
创建自己的图形/轴。 (例如scatter_matrix
)
对于基于您的示例的简单案例,但是:
import matplotlib
import numpy as np
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import pandas as pd
import Tkinter as tk
import ttk
root = tk.Tk()
lf = ttk.Labelframe(root, text='Plot Area')
lf.grid(row=0, column=0, sticky='nwes', padx=3, pady=3)
t = np.arange(0.0,3.0,0.01)
df = pd.DataFrame({'t':t, 's':np.sin(2*np.pi*t)})
fig = Figure(figsize=(5,4), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111)
df.plot(x='t', y='s', ax=ax)
canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=lf)
canvas.show()
canvas.get_tk_widget().grid(row=0, column=0)
root.mainloop()