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。 |