本文簡要介紹
pyspark.pandas.DataFrame.plot.bar
的用法。用法:
plot.bar(x=None, y=None, **kwds)
垂直條形圖。
- x:標簽或位置,可選
允許繪製一列與另一列的圖。如果未指定,則使用 DataFrame 的索引。
- y:標簽或位置,可選
允許繪製一列與另一列。如果未指定,則使用所有數字列。
- **kwds:可選的
其他關鍵字參數記錄在
pyspark.pandas.Series.plot()
或pyspark.pandas.DataFrame.plot()
中。
plotly.graph_objs.Figure
當
backend!=plotly
時返回自定義對象。當subplots=True
(僅限 matplotlib)時返回 ndarray。
參數:
返回:
例子:
基本情節。
對於係列:
>>> s = ps.Series([1, 3, 2]) >>> s.plot.bar()
對於 DataFrame :
>>> df = ps.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]}) >>> df.plot.bar(x='lab', y='val')
將整個 DataFrame 繪製成條形圖。每列沿水平軸以不同的顏色堆疊。
>>> 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.bar()
可以使用 plotly API 按列拆分圖形,而不是堆疊。
>>> from plotly.subplots import make_subplots >>> 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) >>> fig = (make_subplots(rows=2, cols=1) ... .add_trace(df.plot.bar(y='speed').data[0], row=1, col=1) ... .add_trace(df.plot.bar(y='speed').data[0], row=1, col=1) ... .add_trace(df.plot.bar(y='lifespan').data[0], row=2, col=1)) >>> fig
繪製單個列。
>>> 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.bar(y='speed')
僅繪製 DataFrame 的選定類別。
>>> 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.bar(x='lifespan')
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注:本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.DataFrame.plot.bar。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。