绘图

PyODPS DataFrame提供了绘图的方法。如果要使用绘图,需要 pandasmatplotlib 的安装。

接下来的例子都是在jupyter中运行。

>>> from odps.df import DataFrame
>>> iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
>>> %matplotlib inline
>>> iris.sepalwidth.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c2b3510>
_images/df-plot-iris-sequence.png
>>> iris.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10db7e690>
_images/df-plot-iris-collection.png
>>> iris.groupby('name').sum().plot(kind='bar', x='name', stacked=True, rot=30)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c5f2090>
_images/df-plot-iris-sum.png
>>> iris.hist(sharex=True)
array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e013f90>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e2d1c10>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e353f10>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e3c4410>]], dtype=object)
_images/df-plot-iris-hist.png

参数kind表示了绘图的类型,支持的包括:

kind

说明

line

线图

bar

竖向柱状图

barh

横向柱状图

hist

直方图

box

boxplot

kde

核密度估计

density

和kde相同

area

pie

饼图

scatter

散点图

hexbin

详细参数可以参考Pandas文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html

除此之外,plot函数还增加了几个参数,方便进行绘图。

参数

说明

xlabel

x轴名

ylabel

y轴名

xlabelsize

x轴名大小

ylabelsize

y轴名大小

labelsize

轴名大小

title

标题

titlesize

标题大小

annotate

是否标记值