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pandas_bokeh

pandas_bokeh可以使得dataframe直接调用bokeh底层代码。通过使用pandas_bokeh，可以在notebook或者html中显示，语法相比于bokeh更简洁易用。

安装

!pip3 install pandas_bokeh

快速上手

对fruits.csv做一个条形图

import pandas as pd
df = pd.read_excel('fruits.xlsx')
df
fruits 2015 2016 2017
0 苹果 2 5 3
1 梨 1 3 2
2 香蕉 4 3 4
3 草莓 3 2 4
4 樱桃 2 4 5
5 橘子 4 6 3 
import pandas as pd
import pandas_bokeh
import warnings 
warnings.filterwarnings("ignore") #忽略某些不影响程序的提示

#在notebook中能显示可视化结果
pandas_bokeh.output_notebook()

#将fruits列设置为行索引
df = pd.read_excel('fruits.xlsx')


df.plot_bokeh(kind='bar', 
              x = 'fruits', #将fruits列选做x轴
              y = ['2015', '2016', '2017'], #将年份选做y轴
              ylabel='水果价格(元/斤)',
              title='水果',
              show_figure=True) #显示

上面的例子已经可以看到该库的简洁优美之处，现在我们多学点

pandas_bokeh输出设定

  • pandas_bokeh.output_notebook() 在notebook中能显示可视化结果
  • pandas_bokeh.output_file(filename) 将结果输出到html文件中

支持可视化图种类

  • line
  • bar
  • point
  • scatter
  • histogram
  • area
  • pie
  • map

以bar为例，调用可视化接口时，有以下两种使用方法

  • df.plot_bokeh.line(…)
  • df.plot_bokeh(kind=‘line’)
import numpy as np

df = pd.read_excel('fake_stocks.xlsx')

df.plot_bokeh(kind="line", 
              x='日期', #将excel中的日期列当做x轴
              y=['Google', 'Apple']) #将'Google', 'Apple'两列作为y轴

高级参数

df.plot_bokeh(kind, x, y, figsize, title, xlim, ylim, xlabel, ylabel,
              logx, logy, xticks, yticks, color, colormap, hovertool, 
              zooming, panning, **kwargs)
  • kind: 支持的图种类"line", “point”, “scatter”, “bar” ,“histogram"等
  • x: 选中数据某列名作为x轴。如果x不传入参数，会默认使用df的索引作为x轴
  • y: 将数据中的某列或某些列指定为y轴
  • figsize: 图的尺寸,如figsize=(600, 350)
  • title: 图的标题
  • xlim/ylim: 设置图的x轴和y轴的范围
  • xlabel/ylabel: 设置x轴和y轴的名字
  • logx/logy: 布尔型值，对x和y的数据是否进行log变换
  • xticks/yticks: 显性定义横纵坐标刻度
  • color: 对图中使用同一的颜色，如果想定义多种颜色，请使用colormap参数
  • colormap: 可以对图中的不同对象设置颜色， 传入的是颜色字符串列表。
  • hovertool: 默认True，鼠标放在图上会悬浮显示具体信息。
  • zooming: 布尔值，默认True支持缩放
  • panning: 布尔值，默认True支持平移
  • kwargs**: 更多参数设定请看官方文档

文档

  • pandas_bokeh文档地址https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh
  • Bokeh官方文档地址https://docs.bokeh.org/en/latest/

广而告之