このトピックでは、Alibaba Cloud MaxCompute SDK for Python (PyODPS) DataFrameが提供するプロット機能について説明します。
プロット機能を有効にするには、pandasライブラリとMatplotlibライブラリをインストールします。
pip install matplotlibコマンドを実行してMatplotlibライブラリをインストールし、Jupyterで次のサンプルコードを実行してプロットを作成します。
プロットのサンプルコード
単一行プロット
>>> from odps.df import DataFrame >>> iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris')) >>> %matplotlib inline >>> iris.sepalwidth.plot() <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c2b3510>
複数行プロット
>>> iris.plot() <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10db7e690>
縦棒プロット
>>> iris.groupby('name').sum().plot(kind='bar', x='name', stacked=True, rot=30) <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c5f2090>
ヒストグラム
>>> 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)
kindパラメーターは、プロットタイプを指定します。 次の表に、PyODPS DataFrameでサポートされているプロットの種類を示します。 詳細については、「pandas.DataFrame.plot」をご参照ください。
種類 | 説明 |
line | ラインプロット |
bar | 縦棒プロット |
barh | 水平バープロット |
hist | ヒストグラム |
box | ボックスプロット |
kde | カーネル密度推定プロット |
density | カーネル密度推定プロット |
area | エリアプロット |
pie | パイプロット |
scatter | 散布図 |
hexbin | 六角形のビンプロット |
plot関数は、次のパラメーターもサポートしています。
パラメーター | 説明 |
xlabel | x軸のラベルを指定します。 |
ylabel | y軸のラベルを指定します。 |
xlabelsize | x軸のラベルのサイズを指定します。 |
ylabelsize | y軸のラベルのサイズを指定します。 |
labelsize | 軸のラベルのサイズを指定します。 |
title | タイトルの名前を指定します。 |
titlesize | タイトルのサイズを指定します。 |
annotate | 注釈を追加するかどうかを指定します。 |