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1. 结合pandas和matplotlib制作数据科学GUI工具

python的一大作用就是做数据分析,如果使用tkinter构建数据科学工具,那么难免会使用到表格和图表,第三方工具pandastable提供了对表格和数据图片的支持.多数时候这个工具可以满足数据分析的一般需求.

1.1. pandastable

这个包的使用方式和标准库基本一样.

TableModel类似tkinter中的XxxxVar,用于维护表格数据,而TableCanvas就是控件类了.

1.1.1. TableModel

TableModel初始化可以使用TableModel(dataframe=None, rows=20, columns=5)如果初始化的时候已经有pandas的dataframe对象,那么后两个参数就没必要写上,同时TableModel的实例中dataframe也是可以访问的,可以对其直接操作以修改其内容.其他的接口可以看它的api文档

.selectTdClass{background-color:#edf5fa !important}table.noBorderTable td,table.noBorderTable th,table.noBorderTable caption{border:1px dashed #ddd !important}table{margin-bottom:10px;border-collapse:collapse;display:table;}td,th{padding: 5px 10px;border: 1px solid #DDD;}caption{border:1px dashed #DDD;border-bottom:0;padding:3px;text-align:center;}th{border-top:1px solid #BBB;background-color:#F7F7F7;}table tr.firstRow th{border-top-width:2px;}.ue-table-interlace-color-single{ background-color: #fcfcfc; } .ue-table-interlace-color-double{ background-color: #f7faff; }td p{margin:0;padding:0;}

Table和一般的控件使用方法差不多,都需要以个父级控件作为初始化的参数,它的设置中多出了一个model参数用于指定TableModel的实例.同时Table的实例中也有model对象可以直接访问到对应的model实例.

其他的设置项包括:

dataframe=None指定要显示的dataframe
showtoolbar=False是否显示工具条
showstatusbar=False是否显示状态条

TableCanvas常用的方法有:

table.show()将图表渲染到gui
table.updateModel(model)更新图表数据
table.redraw()重新画图表
table.importCSV(path)从csv中导入数据
table.columncolors['mycol'] = '#dcf1fc'为指定列设置显示颜色
table.setRowColors(rows, color)为指定行设置颜色
table.clearFormatting() 清空格式设置
table.sortTable(columnIndex=None, ascending=1, index=False)排序表格
table.showPlotViewer(parent=None, layout='horizontal')开启作图页面

其他的接口可以查看接口文档http://pandastable.readthedocs.io/en/latest/pandastable.html#module-pandastable.core

%%writefile src/table_canvas.py from tkinter import Tk,Frame from pandastable import Table, TableModel  root = Tk() f = Frame(root) f.pack(fill="both",expand=1) model = TableModel.getSampleData() table = Table(f, dataframe=model,showtoolbar=True, showstatusbar=True) table.show() table.showPlotViewer() #table.showPlot()  root.mainloop()

Overwriting src/table_canvas.py

%exec_py src/table_canvas.py

1.2. 直接使用matplotlib作图

上面的pandastable工具更多的是通用的静态数据可视化工具,但更多的时候可能还是需要使用matplotlib直接作图.

要让matplotlib绘制的图片可以在tk中展示需要使用组件matplotlib.backends.backend_tkagg.FigureCanvasTkAgg和matplotlib.backends.backend_tkagg.NavigationToolbar2TkAgg

FigureCanvasTkAgg(f, master=root)是绘图的画板(注意不是tk组件),第一位是要绘制的图片对象matplotlib.figure.Figure的实例,使用.show()方法展示渲染出来的图,.get_tk_widget()用于从这个绘图板上获取tk的对应组件.
NavigationToolbar2TkAgg(canvas, root)是画板的工具栏,第一位是FigureCanvasTkAgg组件的实例,第二位是父组件,.update()方法用于更新组件的状态

同时需要在绘图时指定好backend:matplotlib.use('TkAgg')

我们来绘制一个k线图

%matplotlib inline

import datetime import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf from matplotlib.pylab import date2num import tushare as ts

wdyx = ts.get_k_data('002739','2017-01-01') wdyx.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 120 entries, 0 to 119 Data columns (total 7 columns): date      120 non-null object open      120 non-null float64 close     120 non-null float64 high      120 non-null float64 low       120 non-null float64 volume    120 non-null float64 code      120 non-null object dtypes: float64(5), object(2) memory usage: 7.5+ KB

wdyx[:3]

	date	open	close	high	low	volume	code
0	2017-01-03	54.010	54.070	54.110	53.711	30518.0	002739
1	2017-01-04	54.090	56.691	56.771	53.831	103953.0	002739
2	2017-01-05	56.302	56.591	57.080	55.924	65414.0	002739

def date_to_num(dates):     num_time = []     for date in dates:         date_time = datetime.datetime.strptime(date,'%Y-%m-%d')         num_date = date2num(date_time)         num_time.append(num_date)     return num_time

mat_wdyx = wdyx.as_matrix() num_time = date_to_num(mat_wdyx[:,0]) mat_wdyx[:,0] = num_time

mat_wdyx[:3]

Overwriting src/table_canvas.py1

Overwriting src/table_canvas.py2

接下来我们把它画在tk上

%%writefile src/matplotlib_draw.py import datetime from tkinter import Tk,Button import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf from matplotlib.pylab import date2num from matplotlib.backend_bases import key_press_handler from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg,NavigationToolbar2TkAgg import tushare as ts  mpl.use('TkAgg')  def date_to_num(dates):     num_time = []     for date in dates:         date_time = datetime.datetime.strptime(date,'%Y-%m-%d')         num_date = date2num(date_time)         num_time.append(num_date)     return num_time  def plot(mat_wdyx):     fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True, figsize=(15,8))     mpf.candlestick_ochl(ax1, mat_wdyx, width=1.0, colorup = 'g', colordown = 'r')     ax1.set_title('wandayuanxian')     ax1.set_ylabel('Price')     ax1.grid(True)     ax1.xaxis_date()     plt.bar(mat_wdyx[:,0]-0.25, mat_wdyx[:,5], width= 0.5)     ax2.set_ylabel('Volume')     ax2.grid(True)     return fig  def main():     wdyx = ts.get_k_data('002739','2017-01-01')     mat_wdyx = wdyx.as_matrix()     num_time = date_to_num(mat_wdyx[:,0])     mat_wdyx[:,0] = num_time     f = plot(mat_wdyx)      root = Tk()      canvas =FigureCanvasTkAgg(f, master=root)     canvas.show()     canvas.get_tk_widget().pack(side="top", fill="both", expand=1)      toolbar =NavigationToolbar2TkAgg(canvas, root)     toolbar.update()     canvas._tkcanvas.pack(side="top", fill="both", expand=1)     #定义并绑定键盘事件处理函数     def on_key_event(event):         print('you pressed %s'% event.key)         key_press_handler(event, canvas, toolbar)     canvas.mpl_connect('key_press_event', on_key_event)      def _quit():         #结束事件主循环，并销毁应用程序窗口         root.quit()         root.destroy()     button =Button(master=root, text='Quit', command=_quit)     button.pack(side="bottom")     root.mainloop()  if __name__=="__main__":     main()