Python pyspark Series.plot.barh用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.Series.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。

參數：

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 時返回一個自定義對象。當 subplots=True (matplotlib-only) 時返回一個 ndarray。

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')

相關用法

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.Series.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。

用法:

參數：

返回：

例子：