साथ पूरे पांडा DataFrame मैं Bokeh साथ एक पूरी पांडा DataFrame प्लॉट करने के लिए करना चाहते हैं। अर्थात, और मैं तीसरी लाइन का एक Bokeh बराबर रहा हूँ:प्लॉट Bokeh
import pandas as pd
income_df = pd.read_csv("income_2013_dollars.csv", sep='\t', thousands=',')
income_df.plot(x="year")
वर्तमान में ऐसा करने के लिए एक रास्ता है, या मैं प्रत्येक y- मान अलग से पारित करने के लिए है?
आप चार्ट उदाहरण उपयोगी हो सकते हैं: https://github.com/bokeh/bokeh/tree/master/examples/charts
आप एक बार चार्ट यह होगा चाहता था, तो:
from bokeh.charts import Bar
Bar(income_df, notebook=True).show() # assuming the index is corretly set on your df
आप एक Line या TimeSeries जो समान ही कार्य कर सकते हैं - बस के लिए उदाहरण चेकआउट अधिक जानकारी के लिए और अधिक विन्यास - तरह जोड़ने शीर्षक, लेबल आदि
नोट है कि आप अन्य उत्पादन विधियों का उपयोग कर सकते हैं - नोटबुक, फ़ाइल, या सर्वर। दस्तावेज़ यहां देखें: http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/charts.html#generic-arguments
अपडेट: (कैसे उत्पादन प्रदर्शित करने के लिए पर भ्रम की स्थिति के लिए खेद है)। चार्ट का प्रदर्शन प्रकार को निर्दिष्ट करने का एक वैकल्पिक तरीका तरीकों output_notebook(), output_file("file.html"), output_server() उपयोग करने के लिए और उसके बाद शो विधि का उपयोग है। उदाहरण
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.plotting import output_notebook, show
output_notebook()
bar = Bar(income_df)
show(bar)
हालांकि के लिए, आप नहीं निम्नलिखित
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.plotting import output_notebook
output_notebook()
Bar(income_df).show() # WILL GIVE YOU AN ERROR
दो शो तरीकों अलग हैं कर सकते हैं।
सारा उत्तर बहुत सटीक है और पहले से ही उपयोगी विवरण प्रदान करता है। वर्थ उल्लेख है कि output_notebook के लिए स्पष्ट समर्थन(), output_file(), output_server()> 0.8 विज्ञप्ति में (कई अन्य सुधार के साथ) जोड़ दिया गया है इरादे से चार्ट इंटरफेस और अन्य Bokeh निचले स्तर एपीआई के बीच मतभेदों को कम करने के लिए। –
आप किस भाग पर फंस गए हैं? आपने यह नहीं बताया है कि आप किस प्रकार की साजिश चाहते हैं, मूल्यों को या तो सरणी या सूची, 'df [' y_col '] के रूप में प्राप्त करना आसान है। मान' यह आवश्यक हो सकता है या नहीं भी हो सकता है, अन्यथा 'df [' y_col '] .values.to_list()' क्या आप आपको एक सूची देंगे – EdChum