グラフは現在 Bokeh で更新されているため、これが問題かどうかはわかりませんが、Jupyter ノートブックで Bokeh の折れ線グラフを使用して完全なデータフレームをプロットできなくなりました。docs のこの例を使用します。
from collections import OrderedDict
import numpy as np
import pandas as pd
from bokeh.charts import Line
from bokeh.plotting import show, output_file
from bokeh.charts import Chart, Line
xyvalues = OrderedDict(
python=[2, 3, 7, 5, 26, 221, 44, 233, 254, 265, 266, 267, 120, 111],
pypy=[12, 33, 47, 15, 126, 121, 144, 233, 254, 225, 226, 267, 110, 130],
jython=[22, 43, 10, 25, 26, 101, 114, 203, 194, 215, 201, 227, 139, 160],
)
# any of the following commented are valid Line inputs
xyvalues = pd.DataFrame(xyvalues)
#xyvalues = xyvalues.values()
#xyvalues = np.array(xyvalues.values())
output_file("lines.html", title="line.py example")
chart = Line(xyvalues, title="Lines", ylabel='measures', legend=True)
show(chart)
私は得る：ドキュメントに示されている例とは明らかに異なる不正なデータフレームプロット。
データフレームに明示的にインデックスを付け、以下のようにすべての列を渡すと、予想されるプロットが得られます。
xyvalues = pd.DataFrame(xyvalues, index=range(14))
output_file("lines.html", title="line.py example")
chart = Line(xyvalues, y=['python', 'pypy', 'jython'],
title="Lines", ylabel='measures', legend=True)
show(chart)
私のノートブックの仕様:
Jupyter ノートブックを使用しています。
ノートブック サーバーのバージョンは 4.0.6 で、以下で実行されています: Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64 ビット)| (デフォルト、2015 年 12 月 6 日 18:08:32) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
IPython 4.0.1 -- 強化された Interactive Python。