单击table的一列后，将数据使用bokeh可视化（绘制折线图即可），并用PySide6的QWebView展示；单击不同的数据时刷新显示

在Python中，你可以使用Bokeh库来创建交互式的折线图，并利用PySide6库来集成到Qt环境下的QWebView中。首先，你需要安装这两个库：

pip install bokeh pysqlite3 PySide6

接下来，假设你已经有了DataFrame `df` 存储在表格的数据中，并且你想基于某一列（例如 'date' 和 'value'）来创建折线图。这是一个简单的步骤示例：

1. **准备数据**：

   from bokeh.plotting import figure, output_file, show
   from bokeh.io import curdoc

   # 假设 df 是 Pandas DataFrame
   dates = df['date'].tolist()
   values = df['value'].tolist()

2. **创建 Bokeh 折线图**：

   p = figure(plot_width=800, plot_height=400)
   p.line(dates, values, line_color='blue')

3. **响应点击事件更新图表**：

   def update_plot(selected):
       nonlocal dates, values
       if selected.indices:
           new_dates = [dates[i] for i in selected.indices]
           new_values = [values[i] for i in selected.indices]
           p.data_source.data = dict(x=new_dates, y=new_values)

   button = Button(label="Refresh", button_type="success")
   button.on_click(update_plot)

4. **将 Bokeh 图表添加到文档并显示在 QWebView 中**：

   layout = column(button, p)
   doc = curdoc()
   doc.add_root(layout)

5. **最后，在PySide6中创建QWebView展示界面**：

   from PySide6.QtWidgets import QApplication, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QWebView
   app = QApplication([])

   main_window = QWidget()
   layout = QVBoxLayout()
   main_window.setLayout(layout)

   web_view = QWebView(main_window)
   layout.addWidget(web_view)
   main_window.show()

   web_view.load(QtCore.QUrl("file://" + os.path.abspath('index.html')))
   # 这里需要将 Bokeh 的 HTML 输出文件名替换为实际生成的 html 文件名
   app.exec_()

确保你的项目目录下有一个名为 `index.html` 的文件，这是由 Bokeh 自动生成的 HTML 包含你的图表。

**相关问题--:**
1. 如何在PySide6中接收从Bokeh图表发出的信号？
2. 如果有大量数据如何优化加载速度？
3. 如何处理当用户未选择表格中的数据时的情况？