假设我们有 pandas 数据帧 pd 和一个 dask 数据帧 dd。当我想用 matplotlib 绘制 pandas one 时，我可以轻松做到:
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(pd["series1"], pd["series2"])
fig.savefig(path)
但是，当我尝试对 dask 数据帧执行相同操作时，出现了 Type Errors，例如:
TypeError: Cannot interpret 'string[python]' as a data type
string[python] 只是一个示例，无论您的 dd["series1"] 数据类型是什么，都将在此处输入。
所以我的问题是:将 matplotlib 与 dask 结合使用的正确方法是什么？将这两个库结合起来是否是个好主意？
最佳答案
使用 dask 而不是 pandas 的一个动机是数据的大小。因此，将 pandas DataFrame 与 dask DataFrame 交换可能不可行。想象一个散点图，这可能适用于 10K 点，但如果 dask 数据框是十亿行，那么普通的 matplotlib 散点图可能不是一个好主意(datashader 是一个更合适的工具)。
一些图形表示对数据的大小不太敏感，例如归一化条形图应该工作良好，只要类别的数量不随数据缩放。在这种情况下，最简单的解决方案是使用 dask 计算感兴趣的统计数据，然后再使用 pandas 绘制它们。
总结一下:我会考虑图表的性质，找出最好的工具/表示，如果它可以/应该用 matplotlib 完成，那么我会在 dask DataFrame 将缩减结果作为 pandas dataframe 并继续 matplotlib
关于python - 将 Matplotlib 与 Dask 结合使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/73000307/