本文簡要介紹
pyspark.pandas.DataFrame.plot.barh
的用法。用法:
plot.barh(x=None, y=None, **kwargs)
製作水平條形圖。
水平條形圖是用矩形條形表示定量數據的圖表,矩形條形的長度與它們所代表的值成正比。條形圖顯示離散類別之間的比較。該圖的一個軸顯示正在比較的特定類別,另一個軸表示測量值。
- x:標簽或位置,默認DataFrame.index
用於類別的列。
- y:標簽或位置,默認 DataFrame 中的所有數字列
要從 DataFrame 中繪製的列。
- **kwds:
要傳遞給
pyspark.pandas.DataFrame.plot()
或pyspark.pandas.Series.plot()
的關鍵字參數。
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:
對於係列:
>>> df = ps.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]}) >>> df.val.plot.barh()
對於 DataFrame :
>>> df = ps.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]}) >>> df.plot.barh(x='lab', y='val')
將整個 DataFrame 繪製為水平條形圖
>>> 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()
將 DataFrame 的一列繪製為水平條形圖
>>> 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')
繪製 DataFrame 與所需列的關係圖
>>> 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')
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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.barh。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。