实时绘制熊猫数据框

Question

我是 matplotlib 的新手，我试图显示我通过函数 read_API() 从 api 下载的三个变量的最后一小时数据的实时图。数据位于带有 DateTimeIndex 的 pandas 数据框中。 例如：

In: dframe.head()
Out:
                                 A          B         C
timestamp                                                            
2017-05-11 16:21:55        0.724931  0.361333   0.517720  
2017-05-11 16:22:25        0.725386  0.360833   0.518632
2017-05-11 16:22:55        0.725057  0.361333   0.521157
2017-05-11 16:23:25        0.724402  0.362133   0.520002

简化代码为：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
while True:
    dframe = read_API()
    dframe['timestamp'] = dframe['timestamp'] + pd.DateOffset(hours=timezone)
    dframe = dframe.set_index('timestamp')
    end = dframe.index.max()
    start= end.to_datetime() - dt.timedelta(hours=1)
    dframe = dframe.loc[start:end]
    plt.ion()
    fig, ax = plt.subplots()
    plt.pause(0.0001)
    ax.plot_date(dframe.index.to_pydatetime(), dframe,marker='', linestyle='solid')
    plt.draw()

它每隔几秒就会生成更新的图，但是： 1）每个情节出现在一个新窗口中（称为图1，图2，图3.....）。我想要一个带有情节覆盖前一个窗口的窗口 2）当每个情节出现时，它是空白的。然后出现另一个空白，然后出现另一个，然后第一个完成，依此类推。实际的绘图滞后了大约 3 个数字...... 我对情节和子情节的区别有点困惑，认为问题可能与此有关。

Answer 1

我认为您的代码的问题在于您每次刷新数据时都会调用fig, ax = plt.subplots()。这每次都会创建一个新的Figure，因此您会看到新的帧弹出。

相反，您想在while 循环之外创建Figure，并且仅在加载新数据后刷新Axes。

我已使用您提供的基本示例创建了一个自我更新的Figure。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime as dt

data = [ 
    {'timestamp': '2017-05-11 16:21:55', 'A': 0.724931, 'B': 0.361333, 'C': 0.517720},
    {'timestamp': '2017-05-11 16:22:25', 'A': 0.725386, 'B': 0.360833, 'C': 0.518632},
    {'timestamp': '2017-05-11 16:22:55', 'A': 0.725057, 'B': 0.361333, 'C': 0.521157},
    {'timestamp': '2017-05-11 16:23:25', 'A': 0.724402, 'B': 0.362133, 'C': 0.520002},
]
df = pd.DataFrame(data) 
df.set_index("timestamp")

plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
while True:
    dframe = df.copy()
    dframe['timestamp'] = pd.to_datetime(dframe['timestamp']) + pd.DateOffset(hours=2)
    dframe = dframe.set_index('timestamp')
    end = dframe.index.max()
    start= end.to_datetime() - dt.timedelta(hours=1)
    dframe = dframe.loc[start:end]
    plt.pause(0.0001)
    ax.plot_date(dframe.index.to_pydatetime(), dframe, marker='', linestyle='solid')

---

编辑 1

我无法重现引发的Warning，但我猜测它与pause 调用有关。也许尝试交换以下内容并编辑暂停时间。

   ax.plot_date(dframe.index.to_pydatetime(), dframe, marker='', linestyle='solid')
   plt.pause(0.01)

---

编辑 2

修复颜色非常简单。定义你的调色板，然后从中挑选。

colors = ['r', 'g', 'b']

plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
while True:
    dframe = df.copy()
    # Your data manipulation
    # ...
    dframe = dframe.loc[start:end]
    for i, column in enumerate(dframe.columns):
        ax.plot(dframe.index.to_pydatetime(), dframe[column], color=colors[i], marker=None, linestyle='solid')   
    plt.pause(0.1)

如果您有更多列，请向colors 数组添加更多颜色。或者，根据dframe 中的列数即时生成它。