kde

Menghasilkan plot Kernel Density Estimate (KDE) menggunakan kernel Gaussian.

Dalam statistik, estimasi kepadatan kernel adalah cara non-parametrik untuk memperkirakan fungsi kepadatan probabilitas (PDF) dari variabel acak. Fungsi ini menggunakan kernel Gaussian dan mencakup penentuan bandwidth otomatis.

Sintaksis

kde(bw_method, column=None, ind=None, **kwargs)

Parameter-parameternya

Parameter	Tipe	Deskripsi
bw_method	int atau float	Metode yang digunakan untuk menghitung bandwidth estimator. Lihat KernelDensity di PySpark untuk informasi selengkapnya.
column	str atau daftar str, opsional	Nama kolom atau daftar nama yang akan digunakan untuk membuat plot KDE. Jika None (default), semua kolom numerik digunakan.
ind	daftar float, array NumPy, atau int, opsional	Titik evaluasi untuk perkiraan PDF. Jika None (default), 1000 titik berjarak sama digunakan. Jika array NumPy, KDE dievaluasi pada titik-titik tersebut. Jika bilangan bulat, banyak titik yang sama spasinya digunakan.
**kwargs	fakultatif	Argumen kata kunci tambahan.

Pengembalian Barang

plotly.graph_objs.Figure

Examples

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [(5.1, 3.5, 0), (4.9, 3.0, 0), (7.0, 3.2, 1), (6.4, 3.2, 1), (5.9, 3.0, 2)]
columns = ["length", "width", "species"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.plot.kde(bw_method=0.3, ind=100)