pandas bokeh で アクセス解析データをエラーバーをつけて可視化する

!pip install --upgrade pip
!pip install pandas
!pip install google2pandas
!pip install oauth2client
!pip install bokeh
!pip install scipy

from google2pandas import *
view_id = '103185238'
query = {
    'reportRequests': [{
        'viewId' : view_id,
        'dateRanges': [{
            'startDate' : '365daysAgo',
            'endDate'   : 'today'}],
        'dimensions' : [
            {'name' : 'ga:yearMonth'}
        ],
        'metrics'   : [
            {'expression' : 'ga:sessions'}
        ]
    }]
}
conn = GoogleAnalyticsQueryV4(secrets='./ga_client.json')
df = conn.execute_query(query)

# 出力
df['sessions'] = df['sessions'].astype(int)
df.sort_values('yearMonth', ascending=False)

from scipy import stats
import scipy
import numpy as np
# 信頼区間を求める    
interval =  scipy.stats.poisson.interval(alpha=0.95, mu=df['sessions'], loc=0)
# 誤差範囲の計算 yerr は棒グラフの点からの距離になるので、df['sessions'].values との絶対値の差を求める。    
interval = np.abs(interval - df['sessions'].values)
#  kind='bar' で棒グラフを指定、capsize=20 でエラーバーの横線を出力する、
df.plot(figsize=(16, 8), kind='bar', x='yearMonth', y='sessions', yerr=interval,capsize=20)

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x138969860>

from bokeh.models import ColumnDataSource, Whisker
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook, show
from scipy import stats
import scipy
import numpy as np
# jyupter notebook に描画する
output_notebook()
# x軸が数値項目ではないので、x_range を指定しておく
p = figure(x_range=df['yearMonth'].values, x_axis_label='yearMonth',
           y_axis_label='sessions',
           plot_width=900, plot_height=275)
# 棒グラフを描画 
p.vbar(x=df['yearMonth'].values, width=0.5, bottom=0, top=df['sessions'], color="firebrick",fill_alpha=0.4)

# 信頼区間を求める    
interval =  scipy.stats.poisson.interval(alpha=0.95, mu=df['sessions'], loc=0)
# エラーバーの描画    
source_error = ColumnDataSource(data=dict(base=df['yearMonth'].values, lower=interval[0], upper=interval[1]))
p.add_layout(
    Whisker(source=source_error, base="base", upper="upper", lower="lower")
)
show(p)