本文简要介绍
pyspark.pandas.DataFrame.kde
的用法。用法:
DataFrame.kde(bw_method=None, ind=None, **kwds)
使用高斯核生成核密度估计图。
- bw_method:标量
用于计算估计器带宽的方法。有关详细信息,请参阅PySpark 中的KernelDensity。
- ind:NumPy 数组或整数,可选
估计 PDF 的评估点。如果无(默认),则使用 1000 个等距点。如果
ind
是 NumPy 数组,则在传递的点处评估 KDE。如果ind
是整数,则使用ind
等距点数。- **kwargs:可选的
要传递给
pandas-on-Spark.Series.plot()
的关键字参数。
plotly.graph_objs.Figure
当
backend!=plotly
时返回自定义对象。当subplots=True
(仅限 matplotlib)时返回 ndarray。
参数:
返回:
例子:
应指定标量带宽。使用较小的带宽值可能会导致过度拟合,而使用较大的带宽值可能会导致欠拟合:
>>> s = ps.Series([1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5]) >>> s.plot.kde(bw_method=0.3)
>>> s = ps.Series([1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5]) >>> s.plot.kde(bw_method=3)
ind
参数确定估计 KDF 绘图的评估点:>>> s = ps.Series([1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5]) >>> s.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5], bw_method=0.3)
对于 DataFrame,它的工作方式与 Series 相同:
>>> df = ps.DataFrame({ ... 'x': [1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5], ... 'y': [4, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6], ... }) >>> df.plot.kde(bw_method=0.3)
>>> df = ps.DataFrame({ ... 'x': [1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5], ... 'y': [4, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6], ... }) >>> df.plot.kde(bw_method=3)
>>> df = ps.DataFrame({ ... 'x': [1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5], ... 'y': [4, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6], ... }) >>> df.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5, 6], bw_method=0.3)
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- Python pyspark DataFrame.to_pandas用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.sum用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.transform用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.get用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.rsub用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.pandas_on_spark.apply_batch用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.groupBy用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.head用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.copy用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.DataFrame.kde。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。