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Google Cloud PlatformDatabricks ノートブックにおけるビジュアライゼーション
Databricks は、Databricks SQL とノートブックの両方で、チャートやビジュアライゼーションを組み込みでサポートしています。このページでは、Databricks ノートブックでビジュアライゼーションを操作する方法について説明します。Databricks SQLにおけるビジュアライゼーションの使用については、「Databricks SQL におけるビジュアライゼーション」を参照してください。
ビジュアライゼーションのタイプを表示するには、「ビジュアライゼーションのタイプ」を参照してください。
重要
Databricks グラフのプレビュー バージョンに関する情報については、「 グラフの視覚化のプレビュー」を参照してください。
新しいビジュアライゼーションの作成
このセクションの例を再現するには、以下のコードを使用してください：
sparkDF = spark.read.csv("/databricks-datasets/bikeSharing/data-001/day.csv", header="true", inferSchema="true")
display(sparkDF)
ビジュアライゼーションを作成するには、結果の上にある [+] をクリックし、[ビジュアライゼーション] を選択します。ビジュアライゼーションエディタが表示されます。
[ビジュアライゼーションのタイプ] ドロップダウンで、[バー] を選択します。
ビジュアライゼーションに表示するデータを選択します。使用できるフィールドは、選択したタイプによって異なります。
[保存]をクリックします。
新しいデータプロファイルの作成
注
Databricks Runtime 9.1 LTS 以降で利用可能です。
データプロファイルは、Apache Spark DataFrame、pandas DataFrame、または SQL テーブルの要約統計を表形式とグラフィック形式で表示します。結果のセルからデータプロファイルを作成するには、[+] クリックして、[データプロファイル] を選択します。
Databricks が要約統計を計算して表示します。
数値特徴量とカテゴリ特徴量は別々の表に表示されます。
タブの上部では、特徴量を並べ替えたり検索したりできます。
チャート列の上部では、ヒストグラム（Standard）と分位のどちらを表示するかを選択できます。
チャートを拡大するには、[展開] をオンにします。
対数スケールでチャートを表示するには、[対数] にチェックを入れます。
チャートの上にカーソルを置くと、ヒストグラムの列の境界や行数、分位値など、より詳細な情報を見ることができます。
データプロファイリングをプログラムで生成することもできます。 Summarize コマンド (dbutils.data.summarize) を参照してください。
ビジュアライゼーションとデータプロファイルの使用
注
データプロファイルは Databricks Runtime 9.1 LTS 以降で利用可能です。
ビジュアライゼーションまたはデータプロファイルの名前変更、複製、削除
ビジュアライゼーションまたはデータプロファイルの名前変更、複製、削除を行うには、タブ名の右側にある下向き矢印をクリックします。
名前を直接クリックすることで、その場で名前を変更することもできます。
ビジュアライゼーションの編集
ビジュアリゼーションの下をクリックして 
、ビジュアリゼーション エディターを開きます。 変更が完了したら、[ 保存] をクリックします。
ビジュアライゼーションのダウンロード
.png でビジュアライゼーションをダウンロードするには フォーマットで、ノートブックのセルまたはビジュアライゼーションエディターのカメラアイコン 
をクリックします。
結果のセルでは、セル上にカーソルを移動すると、右上にカメラアイコンが表示されます。
ビジュアライゼーション エディターでは、カーソルをチャート上に移動するとカメラ アイコンが表示されます。 ビジュアライゼーションツールを参照してください。