多个matplotlib子图：将熊猫数据框HTML与每个子图交错

Question

我有一个多行的pandas.DataFrame （我要检查的每笔交易1个）

trades = pandas.read_csv(...)

我想在matplotlib子图中绘制每笔交易。 我使用len(trades)创建pyplot.figure以创建足够的高度

fig = pyplot.figure(figsize=(40,15 * len(trades)))

然后，我遍历每笔交易并生成一个图

for i,r in enumerate(trades.iterrows()):
    _, trade = r

    start = trade.open_time  - datetime.timedelta(seconds=30)
    end   = trade.close_time + datetime.timedelta(seconds=30) 

    b = bids[start:end]
    a = asks[start:end]

    ax = fig.add_subplot(len(trades),1,i+1)

    # plot bid/ask
    ax.plot_date(b.index, b, fmt='-',  label='bid')
    ax.plot_date(a.index, a, fmt='-',  label='ask')

    # plot entry/exit markers
    ax.plot(trade.open_time,  trade.open_price,  marker='o', color='b')
    ax.plot(trade.close_time, trade.close_price, marker='o', color='r')

    ax.set_title("Trade {}".format(i+1, fontsize=10)
    ax.set_xlabel("Date")
    ax.set_ylabel("Price")

    ax.legend(loc='best', fontsize='large')

pyplot.show()

# free resources
pyplot.close(fig.number) 

这很好。

但是，现在，我想显示有关交易的数据框的渲染HTML。

由于我是在jupyter笔记本中执行此操作的，因此从此SO答案中，我能够找到以下片段，这些片段将以html显示我的数据框：

t = pandas.DataFrame(trades.iloc[i]).T
IPython.display.display(IPython.display.HTML(t.to_html())

我将此代码段插入循环中。

问题在于，每笔交易的渲染HTML数据框都是一个接一个地打印的，然后在所有数据框都打印完之后，打印图。

+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
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| plot |
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+------+
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| plot |
|      |
+------+
+------+
|      |
| plot |
|      |
+------+

鉴于我已经创建了一个大的pyplot.figure ，并且在循环之后调用了pyplot.show() ，这很有意义-在循环内部我输出数据帧HTML，并在循环之后显示该图。

题：

如何交错笔记本HTML和每个子图？

+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+------+
|      |
| plot |
|      |
+------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+------+
|      |
| plot |
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+------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+------+
|      |
| plot |
|      |
+------+

Answer 1

我相信您需要创建三个单独的图形并在循环内调用plt.show() 。 这样的事情（注意，我认为 pyplot.close使用Jupyter笔记本前端pyplot.close）：

trades = pandas.read_csv(...)

for i, r in enumerate(trades.iterrows()):
    _, trade = r

    start = trade.open_time  - datetime.timedelta(seconds=30)
    end   = trade.close_time + datetime.timedelta(seconds=30) 

    b = bids[start:end]
    a = asks[start:end]

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(40, 15))

    # plot bid/ask
    ax.plot_date(b.index, b, fmt='-',  label='bid')
    ax.plot_date(a.index, a, fmt='-',  label='ask')

    # plot entry/exit markers
    ax.plot(trade.open_time,  trade.open_price,  marker='o', color='b')
    ax.plot(trade.close_time, trade.close_price, marker='o', color='r')

    ax.set_title("Trade {}".format(i+1, fontsize=10))
    ax.set_xlabel("Date")
    ax.set_ylabel("Price")

    ax.legend(loc='best', fontsize='large')

    t = pandas.DataFrame(trades.iloc[i]).T
    IPython.display.display(IPython.display.HTML(t.to_html())

    pyplot.show()