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使用数据帧使用Bokeh的水平分组Barplot

是一种数据可视化技术,用于展示不同组别之间的比较关系。它通过水平的柱状图来表示不同组别的数据,并且可以将多个组别的数据进行分组展示,以便更直观地比较它们之间的差异。

Bokeh是一个Python库,用于创建交互式的数据可视化图表。它提供了丰富的绘图工具和功能,可以轻松地创建各种类型的图表,包括柱状图、折线图、散点图等。

在使用数据帧和Bokeh创建水平分组Barplot时,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import output_notebook
  1. 创建数据帧:
代码语言:txt
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data = {'Group': ['A', 'B', 'C'],
        'Value1': [10, 15, 12],
        'Value2': [8, 10, 14]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 创建ColumnDataSource对象:
代码语言:txt
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source = ColumnDataSource(df)
  1. 创建绘图对象:
代码语言:txt
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p = figure(x_range=df['Group'], plot_height=350, title='Horizontal Grouped Barplot')
  1. 添加水平柱状图:
代码语言:txt
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p.vbar(x='Group', top='Value1', width=0.2, source=source, color='blue', legend_label='Value1')
p.vbar(x='Group', top='Value2', width=0.2, source=source, color='red', legend_label='Value2')
  1. 设置图表属性:
代码语言:txt
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p.xgrid.grid_line_color = None
p.legend.location = 'top_right'
p.legend.orientation = 'horizontal'
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
output_notebook()
show(p)

这样就可以创建一个使用数据帧和Bokeh的水平分组Barplot。在这个例子中,数据帧包含了三个组别(A、B、C)和两个数值变量(Value1、Value2),分别用蓝色和红色的柱状图表示。可以根据实际需求进行数据和图表的定制化操作。

Bokeh相关产品和产品介绍链接地址:

  • Bokeh官方网站:https://bokeh.org/
  • Bokeh文档:https://docs.bokeh.org/
  • Bokeh示例库:https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery.html
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