pandas 使用 Bokeh 可视化

Bokeh 是用于大型数据集的 Python 交互式可视化库，其本机使用最新的 Web 技术。 它的目标是以 Protovis/D3 的样式提供优雅，简洁的新颖图形构造，同时为客户端提供大数据上的高性能交互性。

安装配置

Pandas-Bokeh 为 Bokeh 提供了高级 API，安装：

# 同时会安装 Bokeh 依赖
pip install pandas-bokeh

以下是使用配置，会弹出生成的 html：

import pandas as pd
import pandas_bokeh
pandas_bokeh.output_file("Gairuo_Plot.html") # 导出的文件名称

如下配置后，可以直接使用 Pandas 的 .plot() 方法：

import pandas as pd
import pandas_bokeh
pandas_bokeh.output_notebook() # notebook 展示
pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh')

使用

可以直接使用以下方式绘图：

df.plot()
df.plot.bar()
df.plot.barh()

当然，也可以使用它自己的调用方式：

df.set_index('name').plot_bokeh()
df.set_index('name').plot_bokeh(kind="bar")

支持的图形有：

• line
• step
• point
• scatter
• bar
• histogram
• area
• pie
• mapplot

Line

df.plot_bokeh.line(
    figsize=(800, 450),
    title="Apple vs Google",
    xlabel="Date",
    ylabel="Stock price [$]",
    yticks=[0, 100, 200, 300, 400],
    ylim=(100, 200),
    xlim=("2001-01-01", "2001-02-01"),
    colormap=["red", "blue"],
    plot_data_points=True,
    plot_data_points_size=10,
    marker="asterisk")

有各种可选参数可用于调整曲线图，例如：

• kind: 绘制哪种图形，目前支持的有 “line”, “point”, “scatter”, “bar” 和 “histogram”。在不久的将来，更多的将被实现为水平条形图、箱线图、饼图等。
• x: 用于水平 x 轴的列的名称。如果未指定 x 参数，则索引用于绘图的 x 值。或者，也可以传递与数据帧具有相同元素数的值数组。
• y: 用于垂直 y 轴的列名称或列名称列表。
• figsize: 选择绘图的宽度和高度，是一个元组。
• title: 设置绘图的标题。
• xlim/ylim: 为 x 轴和 y 轴设置绘图的可视范围（也适用于日期时间 x 轴）。
• xlabel/ylabel: 设置 x 和 y 标签
• logx/logy: 在 x/y 轴上设置对数刻度。
• xticks/yticks: 显式设置轴上的刻度
• color: 定义打印的单一颜色。
• colormap: 可用于指定要打印的多种颜色。可以是颜色列表，也可以是 Bokeh 调色板的名称，Bokeh color palette。
• hovertool: 如果为 True，则悬停工具处于活动状态，如果为 False，则不会绘制悬停工具。
• hovertool_string: 如果指定，此字符串将用于 hovertool（@{column} 将替换为鼠标悬停的元素的列值，另请参见 Bokeh文档 和 此处）
• toolbar_location: 指定工具栏位置的位置(None, “above”, “below”, “left” 或者 “right”)，默认值: “right”
• zooming: 启用/禁用缩放。默认值：True
• panning: 启用/禁用平移。默认值：True
• fontsize_label/fontsize_ticks/fontsize_title/fontsize_legend: 设置标签、记号、标题或图例的字体大小（格式为“15pt”的整数或字符串）
• rangetool：启用范围工具滚动条。默认 False。
• kwargs**: 可选关键字参数，参见：bokeh.plotting.figure.line

带数据点的线图：

对于线型图和许多其他图类型，有一些特殊的关键字参数仅适用于此图类型。对于线图，这些是：

• plot_data_points: 同时在直线上绘制数据点
• plot_data_points_size: 确定数据点的大小
• marker: 定义点类型 (Default: “circle”). 可能的值是: ‘circle’, ‘square’, ‘triangle’, ‘asterisk’, ‘circle_x’, ‘square_x’, ‘inverted_triangle’, ‘x’, ‘circle_cross’, ‘square_cross’, ‘diamond’, ‘cross’
• kwargs**: bokeh的可选关键字参数

参考

• https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh
• https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/reference/plotting.html

更新时间：2021-08-30 23:54:03 标签：pandas bokeh 可视化