要设置多个类别的熊猫组(Pandas Group)Bokeh Box图的初始缩放,首先需要理解以下几个基础概念:
要在Bokeh中设置多个类别的熊猫组Box图的初始缩放,可以按照以下步骤进行:
首先,你需要准备数据并将其组织成Pandas DataFrame,并对其进行分组。
import pandas as pd
# 假设df是一个包含'category'和'value'列的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# 对数据进行分组
grouped = df.groupby('category')
使用Bokeh创建Box Plot,并为每个类别生成一个Box Plot。
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
from bokeh.models import BoxAnnotation
# 创建一个新的图表
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, tools='')
# 为每个类别添加Box Plot
for name, group in grouped:
q1 = group['value'].quantile(0.25)
q2 = group['value'].quantile(0.5)
q3 = group['value'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
upper = min(group['value'].max(), q3 + 1.5 * iqr)
lower = max(group['value'].min(), q1 - 1.5 * iqr)
box = BoxAnnotation(top=upper, bottom=lower, fill_color='blue', fill_alpha=0.5)
p.add_layout(box)
p.segment(x0=name, y0=q1, x1=name, y1=q3, line_color='black')
p.vbar(x=name, top=q2, width=0.7, line_color='black', fill_color='white')
# 设置图表的标题和轴标签
p.title.text = "Box Plot for Multiple Categories"
p.xaxis.axis_label = 'Category'
p.yaxis.axis_label = 'Value'
Bokeh提供了PanTool
, WheelZoomTool
, BoxZoomTool
, ResetTool
等工具来控制图表的交互行为。要设置初始缩放,可以使用WheelZoomTool
并设置其范围。
from bokeh.models import WheelZoomTool
# 添加缩放工具
p.add_tools(WheelZoomTool())
# 设置初始缩放范围
p.x_range.start = df['category'].min()
p.x_range.end = df['category'].max()
p.y_range.start = df['value'].min() - 1
p.y_range.end = df['value'].max() + 1
最后,使用show
函数显示图表。
output_file("box_plot.html")
show(p)
这种类型的图表适用于数据分布分析,尤其是在比较不同类别之间的数据分布时非常有用。例如,在金融分析中比较不同股票的市场表现,或者在生物信息学中比较不同实验条件下的基因表达水平。
x_range
和y_range
正确反映了数据的范围。PanTool
或BoxZoomTool
。通过以上步骤,你可以创建一个具有适当初始缩放的多个类别的熊猫组Bokeh Box图。
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