Python pyspark Series.plot.barh用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.plot.barh 的用法。

用法:
plot.barh(x=None, y=None, **kwargs)

制作水平条形图。

水平条形图是用矩形条形表示定量数据的图表，矩形条形的长度与它们所代表的值成正比。条形图显示离散类别之间的比较。该图的一个轴显示正在比较的特定类别，另一个轴表示测量值。

参数：

x：标签或位置，默认DataFrame.index: 用于类别的列。
y：标签或位置，默认 DataFrame 中的所有数字列: 要从 DataFrame 中绘制的列。
**kwds：: 要传递给 pyspark.pandas.DataFrame.plot() 或 pyspark.pandas.Series.plot() 的关键字参数。

plotly.graph_objs.Figure: 当 backend!=plotly 时返回一个自定义对象。当 subplots=True (matplotlib-only) 时返回一个 ndarray。

例子：

对于系列：

>>> df = ps.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]})
>>> df.val.plot.barh()

对于 DataFrame ：

>>> df = ps.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]})
>>> df.plot.barh(x='lab', y='val')

将整个 DataFrame 绘制为水平条形图

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = ps.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> df.plot.barh()

将 DataFrame 的一列绘制为水平条形图

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = ps.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> df.plot.barh(y='speed')

绘制 DataFrame 与所需列的关系图

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = ps.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> df.plot.barh(x='lifespan')

相关用法

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.Series.plot.barh。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。

用法:

参数：

返回：

例子：