pyspark.pandas.Series.plot.barh???
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画图巴赫高山市 X级=无, y市=无, 网际网际网际网路kwargs ) ??? -
横向条状图
水平条图解显示量性数据矩形条长度与值成比例条形图显示离散类别比较轴图显示具体类别比较,另一轴表示测量值
- 参数解析
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- X级 标签或位置默认DataFrame.index
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列用于类别
- y市 标签或位置默认数据框内所有数字列
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列从DataFrame绘制
- kws
-
关键字参数传递
pyspark.pandas.DataFrame.plot()或pyspark.pandas.Series.plot().
- 回归
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plotly.graph_objs.Figure -
返回自定义对象
后端!.返回纳拉子线程表示True(matplotlib-only).
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并见
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plotly.express.bar -
刻画垂直条状图
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matplotlib.axes.Axes.bar -
使用matplotlib绘制垂直条图
实例
数组使用量 :
>>>df=ss系统.数据Frame{{试盘:[A级,B,C级万事通华府:[10,30码,20码})>>>df.华尔街.绘图.巴赫(b)
数据Frame使用法
>>>df=ss系统.数据Frame{{试盘:[A级,B,C级万事通华府:[10,30码,20码})>>>df.绘图.巴赫高山市X级=试盘,y市=华府)
向水平条绘制整片DataFrame
>>>速度问题=[0.1,17.5,40码,48号,52,69,88万事通>>>寿命=[2,8,70码,1.5,25码,12,28码万事通>>>索引化=[snail,皮格,虚幻,.阿拉伯比特,长颈鹿,coyte,马万事通>>>df=ss系统.数据Frame{{速度:速度问题,.百科全书:寿命},索引化=索引化)>>>df.绘图.巴赫(b)
绘制列dataFrame横向条绘制
>>>速度问题=[0.1,17.5,40码,48号,52,69,88万事通>>>寿命=[2,8,70码,1.5,25码,12,28码万事通>>>索引化=[snail,皮格,虚幻,.阿拉伯比特,长颈鹿,coyte,马万事通>>>df=ss系统.数据Frame{{速度:速度问题,.百科全书:寿命},索引化=索引化)>>>df.绘图.巴赫高山市y市=速度)
绘图数据Frame对比期望列
>>>速度问题=[0.1,17.5,40码,48号,52,69,88万事通>>>寿命=[2,8,70码,1.5,25码,12,28码万事通>>>索引化=[snail,皮格,虚幻,.阿拉伯比特,长颈鹿,coyte,马万事通>>>df=ss系统.数据Frame{{速度:速度问题,.百科全书:寿命},索引化=索引化)>>>df.绘图.巴赫高山市X级=百科全书)