コピペで使える!Bokehで時系列データの可視化をしよう! - Qiita
# データの読み込み df = pd.read_csv(r'sample_data.csv',names=['date','pointA','pointB','pointC'],skiprows=[0],engine='python',index_col=[0],parse_dates=[0]) df.index.freq = 'H' df.dropna().head() # 適宜'pointA'などの文字列を変更してください。 pointA = 'pointA' pointB = 'pointB' pointC = 'pointC' # グラフの設定 p = figure(title='タイトル', # タイトルを入力 x_axis_type='datetime', # x軸が時系列のindexを持っている場合、datetimeを指定 x_axis_label='timestamp',
これからはPandas-Bokehを使おうぜ
Bokeh Plotting Backend for Pandas and GeoPandas. Contribute to PatrikHlobil/Pandas-Bokeh development by creating an account on GitHub. インストール pip install pandas-bokeh 使い方 最初にpandas_bokehの読み込みコマンドを実行します。今回はjupyter notebook上で使いたいので、ouutput_notebook としました。 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() plotをplot_bokehに変えるだけ Pandasをよく使っている人は、DataFrame.plot.bar()でチャートを書くことができることは知っていると思います。Pandas-B
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Installation — Pandas-Bokeh 0.6.0 documentation
https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh/blob/master/README.md
