Я хотел бы построить целый DataFrame панд с боке. То есть я ищу боке-эквивалент третьей строки:
import pandas as pd
income_df = pd.read_csv("income_2013_dollars.csv", sep='\t', thousands=',')
income_df.plot(x="year")
Есть ли в настоящее время способ сделать это или мне нужно передавать каждое значение y отдельно?
Примечание разработчиков проекта Bokeh:. Этот ответ относится к устаревшему и устаревшему API, который давно был удален из Bokeh. Для получения информации о создании гистограмм с помощью современных и полностью поддерживаемых API-интерфейсов Bokeh см. Другие вопросы / ответы.
Вы можете найти полезные примеры диаграмм:
https://github.com/bokeh/bokeh/tree/master/examples/charts
Если вам нужна гистограмма, это будет:
from bokeh.charts import Bar
Bar(income_df, notebook=True).show() # assuming the index is corretly set on your df
Вы можете захотеть Line или TimeSeries, которые работают аналогично - просто ознакомьтесь с примерами для получения более подробной информации и дополнительных настроек, таких как добавление заголовков, меток и т. Д.
Обратите внимание, что вы можете использовать другие методы вывода - записную книжку, файл или сервер. См. Документацию здесь: http://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/charts.html#generic-arguments.
Обновление: (извините за путаницу в том, как отображать вывод). Альтернативный способ указать тип отображения диаграммы - использовать методы output_notebook(), output_file("file.html"), output_server(), а затем использовать метод show. Например
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.plotting import output_notebook, show
output_notebook()
bar = Bar(income_df)
show(bar)
Однако вы не можете делать следующее
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.plotting import output_notebook
output_notebook()
Bar(income_df).show() # WILL GIVE YOU AN ERROR
Два метода шоу разные.
См. Этот раздел Руководства пользователя для получения современной информации о создании гистограмм с помощью Pandas:
https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/categorical.html#pandas
Например:
from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import Spectral5
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.sampledata.autompg import autompg as df
from bokeh.transform import factor_cmap
output_file("groupby.html")
df.cyl = df.cyl.astype(str)
group = df.groupby('cyl')
source = ColumnDataSource(group)
cyl_cmap = factor_cmap('cyl', palette=Spectral5, factors=sorted(df.cyl.unique()))
p = figure(plot_height=350, x_range=group, title="MPG by # Cylinders",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x='cyl', top='mpg_mean', width=1, source=source,
line_color=cyl_cmap, fill_color=cyl_cmap)
p.y_range.start = 0
p.xgrid.grid_line_color = None
p.xaxis.axis_label = "some stuff"
p.xaxis.major_label_orientation = 1.2
p.outline_line_color = None
show(p)
df['y_col'].valuesэто может быть или не быть необходимым, иначеdf['y_col'].values.to_list()вы дадите вам список - person EdChum schedule 22.02.2015