MaxCompute:プロット

前提条件

開始する前に、以下を確認してください。

• pandas と Matplotlib がインストールされていること。pip install matplotlib を実行して Matplotlib と pandas をインストールします。

• MaxCompute に接続された Jupyter notebook。

クイックスタート

次の例では、pyodps_iris テーブルをロードし、単一の列を折れ線グラフとしてプロットします。

from odps.df import DataFrame

iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
%matplotlib inline

iris.sepalwidth.plot()

プロットの例

すべての例は、上記のクイックスタートで作成された iris DataFrame を使用します。

複数行プロット

DataFrame 全体で plot() を呼び出すと、すべての数値列が個別の線としてプロットされます。

iris.plot()

縦棒グラフ

kind='bar' を使用して縦棒グラフを生成します。以下の例では、種別でグループ化し、各グループの合計を計算し、30 度のラベル回転でバーを積み重ねます。

iris.groupby('name').sum().plot(kind='bar', x='name', stacked=True, rot=30)

ヒストグラム

hist() を呼び出すと、共有の X 軸を持つヒストグラムグリッドが生成されます。

iris.hist(sharex=True)

サポートされているチャートタイプ

kind パラメーターを plot() に渡してチャートタイプを選択します。完全なパラメーターリファレンスについては、「pandas.DataFrame.plot」をご参照ください。

plot() パラメーター

plot() 関数は、軸とタイトルのカスタマイズのために次のパラメーターをサポートしています。