本文为您介绍PyODPS DataFrame提供的绘图方法。

如果您需要使用绘图功能，请先安装Pandas和Matplotlib。

您可以在Jupyter中运行以下示例代码，并使用pip install matplotlib命令安装Matplotlib。

绘图

  • 单线图 
    >>> from odps.df import DataFrame
>>> iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
>>> %matplotlib inline
>>> iris.sepalwidth.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c2b3510>
  • 多线图 
    >>> iris.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10db7e690>
  • 竖向柱状图 
    >>> iris.groupby('name').sum().plot(kind='bar', x='name', stacked=True, rot=30)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c5f2090>
  • 直方图 
    >>> iris.hist(sharex=True)
array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e013f90>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e2d1c10>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e353f10>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10e3c4410>]], dtype=object)
参数kind表示绘图的类型，支持的绘图类型如下表所示。详细的参数说明请参见pandas.DataFrame.plot。
kind 说明
line 线图。
bar 竖向柱状图。
barh 横向柱状图。
hist 直方图。
box Box图。
kde 核密度估计。
density 和Kde相同。
area Area图。
pie 饼图。
scatter 散点图。
hexbin Hexbin图。
除上表所示参数外，plot函数还增加了以下几种参数，方便进行绘图。
参数 说明
xlabel X轴名。
ylabel Y轴名。
xlabelsize X轴名大小。
ylabelsize Y轴名大小。
labelsize 轴名大小。
title 标题。
titlesize 标题大小。
annotate 是否标记值。