漂亮~pandas可以无缝衔接Bokeh

pandasbokeh可以使得dataframe直接调用bokeh底层代码。 通过使用pandasbokeh,可以在notebook或者html中显示,语法相比于bokeh更简洁易用。

安装

快速上手

对fruits.csv做一个条形图

上面的例子已经可以看到该库的简洁优美之处,现在我们多学点

pandas_bokeh输出设定

  • pandasbokeh.outputnotebook() 在notebook中能显示可视化结果

  • pandasbokeh.outputfile(filename) 将结果输出到html文件中

支持的图

  • line

  • bar

  • point

  • scatter

  • histogram

  • area

  • pie

  • map

以bar为例,调用可视化接口时,有以下两种使用方法

  • df.plot_bokeh.line(...)

  • df.plot_bokeh(kind='line')

高级参数

  • kind: 支持的图种类"line", "point", "scatter", "bar" ,"histogram"等

  • x: 选中数据某列名作为x轴。如果x不传入参数,会默认使用df的索引作为x轴

  • y: 将数据中的某列或某些列指定为y轴

  • figsize: 图的尺寸,如figsize=(600, 350)

  • title: 图的标题

  • xlim/ylim: 设置图的x轴和y轴的范围

  • xlabel/ylabel: 设置x轴和y轴的名字

  • logx/logy: 布尔型值,对x和y的数据是否进行log变换

  • xticks/yticks: 显性定义横纵坐标刻度

  • color: 对图中使用同一的颜色,如果想定义多种颜色,请使用colormap参数

  • colormap: 可以对图中的不同对象设置颜色, 传入的是颜色字符串列表。

  • hovertool: 默认True,鼠标放在图上会悬浮显示具体信息。

  • zooming: 布尔值,默认True支持缩放

  • panning: 布尔值,默认True支持平移

  • kwargs**: 更多参数设定请看官方文档

文档

  • pandas_bokeh文档地址https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh

  • Bokeh官方文档地址https://docs.bokeh.org/en/latest/

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