上記のすべての例では、プロットされるデータはPythonリストまたはnumpy配列の形式で提供されています。 データソースをpandas DataFrameオブジェクトの形式で提供することもできます。
DataFrameは2次元のデータ構造です。 データフレームの列は、異なるデータ型にすることができます。 Pandasライブラリには、CSVファイル、Excelワークシート、SQLテーブルなどのさまざまなソースからデータフレームを作成する関数があります。
次の例では、数値xと10xを表す2つの列で構成されるCSVファイルを使用しています。 test.csvファイルは以下の通りです-
x,pow
0.0,1.0
0.5263157894736842,3.3598182862837818
1.0526315789473684,11.28837891684689
1.5789473684210527,37.926901907322495
2.1052631578947367,127.42749857031335
2.631578947368421,428.1332398719391
3.1578947368421053,1438.449888287663
3.6842105263157894,4832.930238571752
4.2105263157894735,16237.76739188721
4.7368421052631575,54555.947811685146パンダのread_csv（）関数を使用して、このファイルをデータフレームオブジェクトで読み取ります。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
print (df)データフレームは以下のように表示されます-
x pow
0 0.000000 1.000000
1 0.526316 3.359818
2 1.052632 11.288379
3 1.578947 37.926902
4 2.105263 127.427499
5 2.631579 428.133240
6 3.157895 1438.449888
7 3.684211 4832.930239
8 4.210526 16237.767392
9 4.736842 54555.947812「x」列と「pow」列は、ボケプロット図のライングリフのデータ系列として使用されます。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
p = figure()
x = df['x']
y = df['pow']
p.line(x,y,line_width = 2)
p.circle(x, y,size = 20)
show(p)
