绘图

PyODPS DataFrame提供了绘图的方法。如果要使用绘图，需要 pandas 和 matplotlib 的安装。

接下来的例子都是在jupyter中运行。

>>> from odps.df import DataFrame
>>> iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
>>> %matplotlib inline
>>> iris.sepalwidth.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c2b3510>
_images/df-plot-iris-sequence.png 
>>> iris.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10db7e690>
_images/df-plot-iris-collection.png 
>>> iris.groupby('name').sum().plot(kind='bar', x='name', stacked=True, rot=30)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c5f2090>
_images/df-plot-iris-sum.png 
>>> 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)
_images/df-plot-iris-hist.png

参数kind表示了绘图的类型，支持的包括：

kind 说明
line 线图
bar 竖向柱状图
barh 横向柱状图
hist 直方图
box boxplot
kde 核密度估计
density 和kde相同
area  
pie 饼图
scatter 散点图
hexbin  

详细参数可以参考Pandas文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html

除此之外，plot函数还增加了几个参数，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