MaxCompute:Plotting

Pré-requisitos

Antes de começar, verifique se você tem:

• pandas e Matplotlib instalados. Execute pip install matplotlib para instale o Matplotlib e o pandas.

• Um Jupyter notebook conectado ao MaxCompute.

Início rápido

O exemplo a seguir carrega a tabela pyodps_iris e gera um gráfico de linhas com uma única coluna.

from odps.df import DataFrame

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

iris.sepalwidth.plot()

Exemplos de gráficos

Todos os exemplos usam o DataFrame iris criado na seção de início rápido acima.

Gráfico de múltiplas linhas

Chame plot() no DataFrame completo para plotar todas as colunas numéricas como linhas separadas.

iris.plot()

Gráfico de barras verticais

Use kind='bar' para gerar um gráfico de barras verticais. O exemplo abaixo agrupa por espécie, soma cada grupo e empilha as barras com rotação de rótulo de 30 graus.

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

Histograma

Chame hist() para criar uma grade de histogramas com eixo x compartilhado.

iris.hist(sharex=True)

Tipos de gráficos compatíveis

Passe o parâmetro kind para plot() e selecione o tipo de gráfico. Para obter a referência completa de parâmetros, consulte pandas.DataFrame.plot.

Parâmetros de plot()

A função plot() aceita os seguintes parâmetros para personalizar eixos e títulos.