pandas_bokeh获取动态excel数据

您好，感谢您的提问。pandas_bokeh 是一个用于绘制交互式图表的 Python 库，它可以从 Excel 中读取数据并进行可视化。如果您想获取动态的 Excel 数据，可以使用 pandas 库中的 read_excel 函数实时读取 Excel 文件中的数据，并将其传递给 pandas_bokeh 进行动态可视化。读取 Excel 数据的示例代码如下:

import pandas as pd

# 实时读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 在这里对数据进行处理和可视化
...

希望这个回答能够解决您的问题。如果您还有其他问题，请随时提出。

相关问题

pandas_bokeh怎么绘制动态数据折线图，动态数据从excel中获取

感谢您的提问。要使用pandas_bokeh绘制动态数据折线图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，从Excel文件中读取数据，并将其转换为pandas DataFrame格式。
2. 然后，使用pandas_bokeh库中的Figure()函数创建一个新的图形对象。
3. 为动态数据创建一个空的列，并将其添加到pandas DataFrame中。
4. 使用pandas_bokeh库中的dataframe_chart()函数将数据框与图形对象连接起来。
5. 创建一个更新函数，以更新数据框中的动态数据列。
6. 使用pandas_bokeh库中的update()函数调用更新函数，从而更新图形对象中的数据。
7. 最后，使用pandas_bokeh库中的show()函数将图形对象显示在Jupyter Notebook中。

具体的代码实现可以参考下面的示例：

import pandas as pd
from datetime import datetime
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
import pandas_bokeh

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('dynamic_data.xlsx')

# 将日期转换为datetime格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 创建一个空的列用于存储动态数据
df['dynamic_data'] = None

# 创建一个Bokeh图形对象
p = figure(title='Dynamic Data Line Chart',
           x_axis_type='datetime',
           sizing_mode='stretch_both')
p.xaxis.major_label_orientation = 45

# 将数据框转换为Bokeh数据源
source = ColumnDataSource(data=df)

# 将数据源与图形对象连接起来
p.line(x='date', y='dynamic_data', source=source)

# 创建一个更新函数
def update():
    # 从Excel文件中获取最新的动态数据
    new_data = pd.read_excel('dynamic_data.xlsx')['dynamic_data'].iloc[-1]
    # 更新数据框中的动态数据列
    source.data['dynamic_data'].append(new_data)
    # 更新图形对象中的数据
    source.stream(new_data={'dynamic_data': [new_data]})
 
# 循环调用更新函数，模拟动态数据的实时更新
while True:
    update()
    
# 将图形对象显示在Jupyter Notebook中
output_notebook()
show(p)

请注意，由于这是一个模拟的例子，上述代码将无限循环调用更新函数，直到您手动停止它。在实际应用中，您需要根据需要调整更新函数的逻辑，以便根据数据的实时变化来更新图形对象。

excel bokeh

### 使用 Bokeh 和 Excel 进行数据可视化

为了在 Excel 中使用 Bokeh 或者将两者集成起来用于数据可视化，可以遵循以下方法：

#### 数据准备阶段
首先，在 Excel 文件中准备好要可视化的数据。确保每一列都有清晰的标签以便后续处理。

#### 导入必要的库并读取Excel文件
Python 提供了 pandas 库来方便地操作 Excel 文件中的表格数据。通过 `pandas.read_excel()` 函数可以直接加载 Excel 表格到 DataFrame 对象里[^1]。

import pandas as pd
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
output_notebook()
data = pd.read_excel('path_to_your_file.xlsx')

#### 创建图表对象
利用 Bokeh 的绘图接口创建一个新的图形实例，并设置好坐标轴和其他属性。

p = figure(title="Simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

#### 绘制数据点
从 DataFrame 获取相应的数值序列作为 X 轴和 Y 轴的数据源，调用适当的方法绘制这些数据点。

p.line(data['Date'], data['Value'], legend_label="Temp.", line_width=2)

#### 显示图像
最后一步就是展示所构建好的交互式图表。如果是在 Jupyter Notebook 环境下工作，则可以通过简单的命令显示出来；如果是独立脚本则需保存为 HTML 文件再打开查看。

show(p)

上述过程展示了如何结合 Pandas 来导入来自 Excel 的时间序列数据，并借助于 Bokeh 实现其可视化表示。值得注意的是，虽然这里只给出了线形图的例子，但实际上可以根据需求调整成其他类型的图表形式，比如柱状图、散点图等。