Python 在数据框中插入熊猫图的图像

我已经为这个问题绞尽脑汁好几天了，所以我想让社区帮忙。我在Jupyter笔记本中使用Python3，但希望最终将其变成一个脚本

问题

我有一个熊猫数据框架，它有三列（查询、URL、趋势）。所有的数据都在工作。我甚至可以为每个查询生成绘图图像；但是，我无法在数据框的趋势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（尽管我已经听到了一些）

我尝试过的

我已经查看了fig.savefig（），它似乎接近于我所需要的，但无法100%确定如何在我的情况下工作，因为它输出所有绘图，每个查询需要一个绘图

我也试过了，但我还没能为我的代码实现它（虽然很接近）

它也非常接近我正在寻找的结果实现（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。此外，理想情况下，图像不需要保存，因为这可能是通过电子邮件发送的每日报告

迄今为止的结果

数据帧

查询URL趋势

0玛格丽特·特鲁多。。。AxesSubplot（0.125,0.125；0.775x0.755）

尼克·科德罗。。。AxesSubplot（0.125,0.125；0.775x0.755）

等等

这些是数据框下方代码中的趋势图

等等

看起来一切正常，但

预期结果

数据框应与上面相同，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')

---

一旦您已经构建了

fig

，就必须将其转换为二进制，然后将其作为值存储到var中

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

然后，您必须聚合与输出图像对应的HTML标记

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

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HTML构建后，您应该能够像以前一样打印它，而不会出现进一步的问题

最后，我得出了下面的代码：

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
导入urllib、urllib.parse、base64、io、base64
从IPython.core.display导入显示，HTML
#模拟数据帧
查询=[]
url=[]
趋势=[]
对于范围（10）内的i：
#保存无花果
plt图（np.rand.rand（5））；
图=plt.gcf（）；
#将其存储为二进制文件
buf=io.BytesIO（）
图savefig（buf，format='png'）
buf.seek（0）
string=base64.b64编码（buf.read（））
#用HTML标记补充
uri='数据：图像/png；base64，“+urllib.parse.quote（字符串）
html=''%uri
#清除matplotlib的缓存
plt.clf（）
#附加结果
query.append（i+1）
url.append（“google.com”）
追加（html）
#构建df
df=pd.DataFrame（{“query”：query，“url”：url，“trend”：trend}）
#解析为html
html=df.to_html（escape=False）

---

你能检查一下它是否有效吗？：）

嘿，凯奥！这真的很有帮助。我的问题与我原来的问题相似。所以，我尝试了你的代码作为独立的，这是有效的！然后我将其集成到我的代码中。它现在将值放入数据帧，但不会显示图像。经过几次试验后，我添加了plt.show（）以确保为每一行创建一个绘图。是的，是的。然后尝试调用显示HTML中包装的函数。显示（HTML（趋势搜索（'Canada'））。不知道我错过了什么，但我们显然很接近！我想出来了。调用to_html（）时需要添加escape=False如何将其另存为.xlsx？从Pandas dataframe中，可以选择将其另存为excel

df.to_excel（'path/file.xlsx'）

。但不确定它是否能正确显示图像。

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()