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图源：tehrantimes
流行 Python 数据分析库 Pandas 中的绘图功能一直是迅速绘制图表的首选之一。但是，其可用的可视化效果总是十分粗略，实用有余、美观不足。
笔者常用 Pandas 的绘图功能快速地执行一些可视的数据探索，但在介绍数据洞察时，我会使用“更美观”的绘图库(如 Plotly 或 Bokeh )来重做可视化。
自最新的 Pandas 版本0.25.3发布后，无需这样做了，现在我们可以使用第三方可视化库作为 Pandas 绘图功能的后端。Plotly是一款基于 web 实现交互式可视化的流行Python库，其最近发布了 Pandas绘图后端。
来看看如何使用 Plotly 和 Bokeh 后端创建更丰富的可视化效果。
使用不同的后端想要激活绘图功能的不同后端需在导入 pandas 后，添加此行代码：
pd.options.plotting.backend = 'plotly'当前可用的后端有：
· Plotly
· Holoviews
· Matplotlib
· Pandas _bokeh
· Hyplot
Plotly后端Plotly是一个 Python库，其支持丰富的交互式可视化效果。Plotly包的好处之一在于它是在库的 Javascript 版本之上构建的，这意味着图表会基于Web，可以显示为 HTML 文件或嵌入到基于Python的Web应用程序中。用户还可以将可视化内容下载为高质量的图像文件，以便在文档或论文中使用。
下面来浏览一些Plotly作为Pandas绘图后端的快速示例。
如果还没有安装Plotly ，则需要使用pip intsall plotly来安装。如果是在Jupyterlab中使用 Plotly ，则需要额外执行几个安装步骤来显示可视化效果。首先，安装IPywaidgets：
pipenv install jupyterlab " ipywidgets>=7.5"pip install jupyterlab "ipywidgets>=7.5"然后运行以下命令以安装Plotly扩展：
jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.8.1为了说明绘图后端的用法，使用openml.org名为“wine(葡萄酒)”的数据集。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml pd.options.plotting.backend ='plotly' X,y =fetch_openml("wine", version=1, as_frame=True, return_X_y=True) data = pd.concat([X,y], axis=1) data.head()该数据集由各类葡萄酒的多个特征和相应的标签组成。下图显示了数据集的前几行。
绘图功能的工作方式与标准Pandas绘图功能的工作方式大致相同，只是现在可视化效果同Plotly一样丰富。下面的代码绘制了数据集中两个特征之间的关系。
fig = data[['Alcohol', 'Proline']].plot.scatter(y='Alcohol', x='Proline')fig.show()可以通过组合 Pandas 的groupby函数创建一个柱状图来总结类之间的平均色调差异：
data[['Hue','class']].groupby(['class']).mean().plot.bar()将类添加到之前创建的散点图中。使用Plotly，可以轻松地给每个类使用不同的颜色，以便直观地区分：
fig = data[['Alcohol', 'Proline']].plot.scatter(y='Alcohol', x='Proline') fig.show() Bokeh 后端Bokeh 也可以提供丰富交互式可视化效果。其可视化图表可以在 Web 浏览器中查看，嵌入到 Web应用程序中或用于创建交互式仪表板。Bokeh 甚至有一个流式 API，可以为流数据(如金融市场数据)创建实时可视化图表。
库可以通过pip来安装：
pip install pandas-bokeh要在 Jupyterlab中显示 Bokeh的可视化效果，需要安装两个新的扩展：
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-managerjupyterlabextension install @bokeh/jupyter_bokeh使用 Bokeh 后端重新创建之前的散点图：
pd.options.plotting.backend ='pandas_bokeh' import pandas_bokeh from bokeh.io import output_notebook from bokeh.plotting import figure, show output_notebook() p1= data.plot_bokeh.scatter(x='Hue', y='Proline', category='class', , show_figure=False) show(p1)可视化效果如下：
Bokeh 有一个plot_grid函数，可为多个图表创建仪表板式布局。下面的代码在网格布局中创建四个图表：
output_notebook() p1 = data.plot_bokeh.scatter(x='Hue', y='Proline', category='class', , show_figure=False) p2 = data[['Hue','class']].groupby(['class']).mean().plot.bar() df_hue = pd.DataFrame({ 'class_1': data[data['class'] =='1']['Hue'], 'class_2': data[data['class'] =='2']['Hue'], 'class_3': data[data['class'] =='3']['Hue']}, columns=['class_1', 'class_2', 'class_3']) p3 = df_hue.plot_bokeh.hist() df_proline = pd.DataFrame({ 'class_1': data[data['class'] =='1']['Proline'], 'class_2': data[data['class'] =='2']['Proline'], 'class_3': data[data['class'] =='3']['Proline']}, columns=['class_1', 'class_2', 'class_3']) p4 =df_proline.plot_bokeh.hist() pandas_bokeh.plot_grid([[p1, p2], [p3, p4]], plot_width=450)为内置的Pandas绘图功能添加多个第三方后端，这大大增强了该库用于数据可视化的能力。从此之后，pandas就可以集美貌与实用于一身啦。
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