Starting in 0.25 pandas can be extended with third-party plotting backends. The main idea is letting users select a plotting backend different than the provided one based on Matplotlib.

目录：

0. 环境准备
1. 折线图
2. 柱状图（条形图）
3. 散点图
4. 点图
5. 阶梯图
6. 饼图
7. 直方图
8. 面积图
9. 地图
10. 其他

0. 环境准备

我们用到的是pandas-bokeh，它为Pandas、GeoPandas和Pyspark 的DataFrames提供了Bokeh绘图后端，类似于Pandas已经存在的可视化功能。导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。

安装第三方库

pip install pandas-bokeh

or conda:

conda install -c patrikhlobil pandas-bokeh

如果你是使用jupyter notebook，可以这样让其直接显示

import pandas as pd
import pandas_bokeh

pandas_bokeh.output_notebook()

同样如果输出是html文件，则可以用以下方式处理

import pandas as pd
import pandas_bokeh

pandas_bokeh.output_file("Interactive Plot.html")

当然在使用的时候，记得先设置绘制后端为pandas_bokeh

import pandas as pd

pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh')

目前这个绘图方式支持的可视化图表有以下几类：

折线图
柱状图（条形图）
散点图
点图
阶梯图
饼图
直方图
面积图
地图

1. 折线图

交互元素含有以下几种：

可平移或缩放
单击图例可以显示或隐藏折线
悬停显示对应点数据信息

先看一个简单案例：

import numpy as np

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({"谷歌": np.random.randn(1000)+0.2, 
                   "苹果": np.random.randn(1000)+0.17}, 
                   index=pd.date_range('1/1/2020', periods=1000))
df = df.cumsum()
df = df + 50
df.plot_bokeh(kind="line")       #等价于 df.plot_bokeh.line()

折线图

在绘制过程中，我们还可以设置很多参数，用来设置可视化图表的一些功能：

kind : 图表类型，目前支持的有：“line”、“point”、“scatter”、“bar”和“histogram”；在不久的将来，更多的将被实现为水平条形图、箱形图、饼图等
x：x的值，如果未指定x参数，则索引用于绘图的 x 值；或者，也可以传递与 DataFrame 具有相同元素数量的值数组
y：y的值。
figsize : 图的宽度和高度
title : 设置标题
xlim / ylim：为 x 和 y 轴设置可见的绘图范围（也适用于日期时间 x 轴）
xlabel / ylabel : 设置 x 和 y 标签
logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度
xticks / yticks : 设置轴上的刻度
color：为绘图定义颜色
colormap：可用于指定要绘制的多种颜色
hovertool：如果 True 悬停工具处于活动状态，否则如果为 False 则不绘制悬停工具
hovertool_string：如果指定，此字符串将用于悬停工具（@{column} 将替换为鼠标悬停在元素上的列的值）
toolbar_location：指定工具栏位置的位置（None, “above”, “below”, “left” or “right”)），默认值：right
zooming：启用/禁用缩放，默认值：True
panning：启用/禁用平移，默认值：True
fontsize_label/fontsize_ticks/fontsize_title/fontsize_legend：设置标签、刻度、标题或图例的字体大小（整数或“15pt”形式的字符串）
rangetool启用范围工具滚动条，默认False
kwargs **：bokeh.plotting.figure.line 的可选关键字参数

df.plot_bokeh.line(
    figsize=(800, 450), # 图的宽度和高度
    y="苹果", # y的值，这里选择的是df数据中的苹果列
    title="苹果", # 标题
    xlabel="Date", # x轴标题
    ylabel="Stock price [$]", # y轴标题
    yticks=[0, 100, 200, 300, 400], # y轴刻度值
    ylim=(0, 400), # y轴区间
    toolbar_location=None, # 工具栏（取消）
    colormap=["red", "blue"], # 颜色
    hovertool_string=r"""<img
                        src='https://dss0.bdstatic.com/-0U0bnSm1A5BphGlnYG/tam-ogel/920152b13571a9a38f7f3c98ec5a6b3f_122_122.jpg' 
                        height="42" alt="@imgs" width="42"
                        style="float: left; margin: 0px 15px 15px 0px;"
                        border="2"></img> Apple 
                        
                        <h4> Stock Price: </h4> @{苹果}""",  # 悬停工具显示形式（支持css）
    panning=False, # 禁止平移
    zooming=False) # 禁止缩放

对于折线图来说，还有一些特殊的参数，它们是：

plot_data_points：添加绘制线上的数据点
plot_data_points_size：设置数据点的大小
标记：定义点类型*（默认值：circle）*，可能的值有：“circle”、“square”、“triangle”、“asterisk”、“circle_x”、“square_x”、“inverted_triangle”、“x”、“circle_cross”、“square_cross”、“diamond”、“cross” '
kwargs **：bokeh.plotting.figure.line 的可选关键字参数

df.plot_bokeh.line(
    figsize=(800, 450),
    title="苹果 vs 谷歌",
    xlabel="Date",
    ylabel="价格 [$]",
    yticks=[0, 100, 200, 300, 400],
    ylim=(0, 100),
    xlim=("2020-01-01", "2020-02-01"),
    colormap=["red", "blue"],
    plot_data_points=True, # 是否线上数据点
    plot_data_points_size=10, # 数据点的大小
    marker="square") # 数据点的类型

启动范围工具滚动条的折线图

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2020', periods=1000))
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()

df.plot_bokeh(rangetool=True)

带有范围滚动条的折线图

2. 柱状图（条形图）

柱状图没有特殊的关键字参数，一般分为柱状图和堆叠柱状图，默认是柱状图。

data = {
    'fruits':
    ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries'],
    '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
    '2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6],
    '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]
}
df = pd.DataFrame(data).set_index("fruits")

p_bar = df.plot_bokeh.bar(
    ylabel="Price per Unit [€]", 
    title="Fruit prices per Year", 
    alpha=0.6)

柱状图

我们可以通过参数stacked来绘制堆叠柱状图：

p_stacked_bar = df.plot_bokeh.bar(
    ylabel="Price per Unit [€]",
    title="Fruit prices per Year",
    stacked=True, # 堆叠柱状图
    alpha=0.6)

默认情况下，x轴的值就是数据索引列的值，我们也可通过指定参数x来设置x轴；另外，我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh来进行条形图绘制。

#Reset index, such that "fruits" is now a column of the DataFrame:
df.reset_index(inplace=True)

#Create horizontal bar (via kind keyword):
p_hbar = df.plot_bokeh(
    kind="barh",
    x="fruits",
    xlabel="Price per Unit [€]",
    title="Fruit prices per Year",
    alpha=0.6,
    legend = "bottom_right",
    show_figure=False)

#Create stacked horizontal bar (via barh accessor):
p_stacked_hbar = df.plot_bokeh.barh(
    x="fruits",
    stacked=True,
    xlabel="Price per Unit [€]",
    title="Fruit prices per Year",
    alpha=0.6,
    legend = "bottom_right",
    show_figure=False)

#Plot all barplot examples in a grid:
pandas_bokeh.plot_grid([[p_bar, p_stacked_bar],
                        [p_hbar, p_stacked_hbar]], 
                       plot_width=450)

3. 散点图

散点图需要指定x和y，以下参数可选：

category：确定用于为散点着色的类别对应列字段名
kwargs **：bokeh.plotting.figure.scatter 的可选关键字参数

以下绘制表格和散点图：

# Load Iris Dataset:
df = pd.read_csv(
    r"https://raw.githubusercontent.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh/master/docs/Testdata/iris/iris.csv"
)
df = df.sample(frac=1)

# Create Bokeh-Table with DataFrame:
from bokeh.models.widgets import DataTable, TableColumn
from bokeh.models import ColumnDataSource

data_table = DataTable(
    columns=[TableColumn(field=Ci, title=Ci) for Ci in df.columns],
    source=ColumnDataSource(df),
    height=300,
)

# Create Scatterplot:
p_scatter = df.plot_bokeh.scatter(
    x="petal length (cm)",
    y="sepal width (cm)",
    category="species",
    title="Iris DataSet Visualization",
    show_figure=False,
)

# Combine Table and Scatterplot via grid layout:
pandas_bokeh.plot_grid([[data_table, p_scatter]], plot_width=400, plot_height=350)

表格与散点图

我们还可以传递一些参数比如散点的大小之类的（用某列的值）

#Change one value to clearly see the effect of the size keyword
df.loc[13, "sepal length (cm)"] = 15

#Make scatterplot:
p_scatter = df.plot_bokeh.scatter(
    x="petal length (cm)",
    y="sepal width (cm)",
    category="species",
    title="Iris DataSet Visualization with Size Keyword",
    size="sepal length (cm)", # 散点大小
)

4. 点图

点图比较简单，直接调用pointplot即可

import numpy as np

x = np.arange(-3, 3, 0.1)
y2 = x**2
y3 = x**3
df = pd.DataFrame({"x": x, "Parabula": y2, "Cube": y3})
df.plot_bokeh.point(
    x="x",
    xticks=range(-3, 4),
    size=5,
    colormap=["#009933", "#ff3399"],
    title="Pointplot (Parabula vs. Cube)",
    marker="x")

点图

5. 阶梯图

阶梯图主要是需要设置其模式mode，目前可供选择的是before, after和center

import numpy as np

x = np.arange(-3, 3, 1)
y2 = x**2
y3 = x**3
df = pd.DataFrame({"x": x, "Parabula": y2, "Cube": y3})
df.plot_bokeh.step(
    x="x",
    xticks=range(-1, 1),
    colormap=["#009933", "#ff3399"],
    title="Pointplot (Parabula vs. Cube)",
    figsize=(800,300),
    fontsize_title=30,
    fontsize_label=25,
    fontsize_ticks=15,
    fontsize_legend=5,
    )

df.plot_bokeh.step(
    x="x",
    xticks=range(-1, 1),
    colormap=["#009933", "#ff3399"],
    title="Pointplot (Parabula vs. Cube)",
    mode="after",
    figsize=(800,300)
    )

6. 饼图

这里我们用网上的一份自 2002 年以来德国所有联邦议院选举结果的数据集为例展示

df_pie = pd.read_csv(r"https://raw.githubusercontent.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh/master/docs/Testdata/Bundestagswahl/Bundestagswahl.csv")
df_pie

	Partei	2002	2005	2009	2013	2017
0	CDU/CSU	38.5	35.2	33.8	41.5	32.9
1	SPD	38.5	34.2	23.0	25.7	20.5
2	FDP	7.4	9.8	14.6	4.8	10.7
3	Grünen	8.6	8.1	10.7	8.4	8.9
4	Linke/PDS	4.0	8.7	11.9	8.6	9.2
5	AfD	0.0	0.0	0.0	0.0	12.6
6	Sonstige	3.0	4.0	6.0	11.0	5.0

df_pie.plot_bokeh.pie(
    x="Partei",
    y="2017",
    colormap=["blue", "red", "yellow", "green", "purple", "orange", "grey"],
    title="Results of German Bundestag Election 2017",
    )

饼图

如果我们想绘制全部的列（上图中我们绘制的是2017年的数据），则无需对y赋值，结果会嵌套显示在一个图中：

df_pie.plot_bokeh.pie(
    x="Partei",
    colormap=["blue", "red", "yellow", "green", "purple", "orange", "grey"],
    title="Results of German Bundestag Elections [2002-2017]",
    line_color="grey")

7. 直方图

在绘制直方图时，有不少参数可供选择：

bins：确定用于直方图的 bin，如果 bins 是 int，则它定义给定范围内的等宽 bin 数量（默认为 10），如果 bins 是一个序列，它定义了 bin 边缘，包括最右边的边缘，允许不均匀的 bin 宽度，如果 bins 是字符串，则它定义用于计算最佳 bin 宽度的方法，如histogram_bin_edges所定义
histogram_type：“sidebyside”、“topontop”或“stacked”，默认值：“topontop”
stacked：布尔值，如果给定，则将histogram_type覆盖为*“stacked”*。默认值：*假False
kwargs **：bokeh.plotting.figure.quad 的可选关键字参数

import numpy as np

df_hist = pd.DataFrame({
    'a': np.random.randn(1000) + 1,
    'b': np.random.randn(1000),
    'c': np.random.randn(1000) - 1
    },
    columns=['a', 'b', 'c'])

#Top-on-Top Histogram (Default):
df_hist.plot_bokeh.hist(
    bins=np.linspace(-5, 5, 41),
    vertical_xlabel=True,
    hovertool=False,
    title="Normal distributions (Top-on-Top)",
    line_color="black")

#Side-by-Side Histogram (multiple bars share bin side-by-side) also accessible via
#kind="hist":
df_hist.plot_bokeh(
    kind="hist",
    bins=np.linspace(-5, 5, 41),
    histogram_type="sidebyside",
    vertical_xlabel=True,
    hovertool=False,
    title="Normal distributions (Side-by-Side)",
    line_color="black")

#Stacked histogram:
df_hist.plot_bokeh.hist(
    bins=np.linspace(-5, 5, 41),
    histogram_type="stacked",
    vertical_xlabel=True,
    hovertool=False,
    title="Normal distributions (Stacked)",
    line_color="black")

Top-on-Top Histogram (Default)

Side-by-Side Histogram

Stacked histogram

同时，对于直方图我们还有更高级的参数：

weights：DataFrame 的一列，用作 histogramm 聚合的权重（另请参见numpy.histogram）
normed：如果为 True，则直方图值被归一化为 1（直方图值之和 = 1）。也可以传递一个整数，例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图（直方图值的总和 = 100），默认值：False
cumulative：如果为 True，则显示累积直方图，默认值：False
show_average：如果为 True，则还显示直方图的平均值，默认值：False

p_hist = df_hist.plot_bokeh.hist(
    y=["a", "b"],
    bins=np.arange(-4, 6.5, 0.5),
    normed=100,
    vertical_xlabel=True,
    ylabel="Share[%]",
    title="Normal distributions (normed)",
    show_average=True,
    xlim=(-4, 6),
    ylim=(0, 30),
    show_figure=False)

p_hist_cum = df_hist.plot_bokeh.hist(
    y=["a", "b"],
    bins=np.arange(-4, 6.5, 0.5),
    normed=100,
    cumulative=True,
    vertical_xlabel=True,
    ylabel="Share[%]",
    title="Normal distributions (normed & cumulative)",
    show_figure=False)

pandas_bokeh.plot_grid([[p_hist, p_hist_cum]], plot_width=450, plot_height=300) # 仪表盘输出方式

8. 面积图

面积图嘛，提供两种：堆叠或者在彼此之上绘制

stacked：如果为 True，则面积图堆叠；如果为 False，则在彼此之上绘制图。默认值：False
kwargs **：bokeh.plotting.figure.patch 的可选关键字参数

# 我们用 之前饼图里的数据来绘制
df_energy = df_pie
df_energy.plot_bokeh.area(
    x="Partei",
    stacked=True,
    legend="top_right",
    colormap=["brown", "orange", "black", "grey", "blue"],
    title="标题",
    ylabel="Y轴",
    )

堆叠面积图

df_energy.plot_bokeh.area(
    x="Partei",
    stacked=False,
    legend="top_right",
    colormap=["brown", "orange", "black", "grey", "blue"],
    title="标题",
    ylabel="Y轴",
    )

非堆叠面积图

当我们使用normed关键字对图进行规范时，还可以看到这种效果：

df_energy.plot_bokeh.area(
    x="Partei",
    stacked=True,
    normed=100,  # 规范满100（可看大致占比）
    legend="top_right",
    colormap=["brown", "orange", "black", "grey", "blue"],
    title="标题",
    ylabel="Y轴",
    )

9. 地图

关于地图绘制部分内容较多，这里我们不做详细介绍，后续出个专题讲解！

plot_bokeh.map函数，参数x和y分别对应经纬度坐标，我们以全球超过100万居民所有城市为例简单展示一下：

df_mapplot = pd.read_csv(r"https://raw.githubusercontent.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh/master/docs/Testdata/populated%20places/populated_places.csv")
df_mapplot.head()

	name	pop_max	latitude	longitude
0	Mesa	1085394	33.423915	-111.736084
1	Sharjah	1103027	25.371383	55.406478
2	Changwon	1081499	35.219102	128.583562
3	Sheffield	1292900	53.366677	-1.499997
4	Abbottabad	1183647	34.149503	73.199501

df_mapplot["size"] = df_mapplot["pop_max"] / 1000000
df_mapplot.plot_bokeh.map(
    x="longitude",
    y="latitude",
    hovertool_string="""<h2> @{name} </h2> 
    
                        <h3> Population: @{pop_max} </h3>""",
    tile_provider="STAMEN_TERRAIN_RETINA",
    size="size", 
    figsize=(900, 600),
    title="World cities with more than 1.000.000 inhabitants")

map

10. 其他

仪表盘输出，通过pandas_bokeh.plot_grid来设计仪表盘（大家具体看这行代码的逻辑）

import pandas as pd
import numpy as np
import pandas_bokeh
pandas_bokeh.output_notebook()

#Barplot:
data = {
    'fruits':
    ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries'],
    '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
    '2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6],
    '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]
}
df = pd.DataFrame(data).set_index("fruits")
p_bar = df.plot_bokeh(
    kind="bar",
    ylabel="Price per Unit [€]",
    title="Fruit prices per Year",
    show_figure=False)

#Lineplot:
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({
    "Google": np.random.randn(1000) + 0.2,
    "Apple": np.random.randn(1000) + 0.17
},
                  index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
df = df.cumsum()
df = df + 50
p_line = df.plot_bokeh(
    kind="line",
    title="Apple vs Google",
    xlabel="Date",
    ylabel="Stock price [$]",
    yticks=[0, 100, 200, 300, 400],
    ylim=(0, 400),
    colormap=["red", "blue"],
    show_figure=False)

#Scatterplot:
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris["data"])
df.columns = iris["feature_names"]
df["species"] = iris["target"]
df["species"] = df["species"].map(dict(zip(range(3), iris["target_names"])))
p_scatter = df.plot_bokeh(
    kind="scatter",
    x="petal length (cm)",
    y="sepal width (cm)",
    category="species",
    title="Iris DataSet Visualization",
    show_figure=False)

#Histogram:
df_hist = pd.DataFrame({
    'a': np.random.randn(1000) + 1,
    'b': np.random.randn(1000),
    'c': np.random.randn(1000) - 1
},
                       columns=['a', 'b', 'c'])

p_hist = df_hist.plot_bokeh(
    kind="hist",
    bins=np.arange(-6, 6.5, 0.5),
    vertical_xlabel=True,
    normed=100,
    hovertool=False,
    title="Normal distributions",
    show_figure=False)

#Make Dashboard with Grid Layout:
pandas_bokeh.plot_grid([[p_line, p_bar], 
                        [p_scatter, p_hist]], plot_width=450)

仪表盘输出

又或者这样：

p_line.plot_width = 900
p_hist.plot_width = 900

layout = pandas_bokeh.column(p_line,
                pandas_bokeh.row(p_scatter, p_bar),
                p_hist)  # 指定每行显示的内容

pandas_bokeh.show(layout)

替代仪表板布局

以上就是本次全部内容，通过这部分的学习，我们发现Pandas除了结合matplotlib常规绘图外，还可以通过bokeh绘图后端快速绘制可交互的图表，用起来非常方便。

当然，如果想更深入了解或者定制化这些可视化图表，可能需要对bokeh有更多的了解，这块查阅官网资料即可！

python

你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

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