漂亮~pandas可以无缝衔接Bokeh

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

安装

1. !pip3 install pandas_bokeh

快速上手

对fruits.csv做一个条形图

1. import pandas as pd

2. df = pd.read_excel('fruits.xlsx')

3. df

1. import pandas as pd

2. import pandas_bokeh

3. import warnings

4. warnings.filterwarnings("ignore") #忽略某些不影响程序的提示

5. #在notebook中能显示可视化结果

6. pandas_bokeh.output_notebook()

7. #将fruits列设置为行索引

8. df = pd.read_excel('fruits.xlsx')

9. df.plot_bokeh(kind='bar',

10. x = 'fruits', #将fruits列选做x轴

11. y = ['2015', '2016', '2017'], #将年份选做y轴

12. ylabel='水果价格(元/斤)',

13. title='水果',

14. 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

• pandasbokeh.outputnotebook() 在notebook中能显示可视化结果

• pandasbokeh.outputfile(filename) 将结果输出到html文件中

支持的图

• 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')

1. import numpy as np

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

3. df.plot_bokeh(kind="line",

4. x='日期', #将excel中的日期列当做x轴

5. y=['Google', 'Apple']) #将'Google', 'Apple'两列作为y轴

高级参数

1. df.plot_bokeh(kind, x, y, figsize, title, xlim, ylim, xlabel, ylabel,

2. logx, logy, xticks, yticks, color, colormap, hovertool,

3. 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/

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