pandas_bokeh绘制动态数据折线图
时间: 2023-10-01 18:08:02 浏览: 142
好的,你所提到的 pandas_bokeh 绘制动态数据折线图,是一种使用 Pandas 和 Bokeh 库的方法,可以用于绘制实时或者动态更新的数据折线图。具体方法包括创建一个 Pandas 数据源,然后使用 pandas_bokeh 库绘制折线图并配置相关参数。这种方法尤其适用于需要实时监控数据变化的场景,例如股票价格等数据变化。希望以上内容可回答你的问题。
相关问题
pandas_bokeh怎么绘制动态数据折线图
您好!关于您的问题,您可以按照以下步骤绘制动态数据折线图:
1. 导入必要的库:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import row
from bokeh.models import Legend
from bokeh.palettes import Category20
from itertools import cycle, islice
```
2. 创建一个空的图形对象:
```
plot = figure(plot_width=800, plot_height=400, y_range=(0, 100), toolbar_location=None)
```
3. 创建一个空的数据源:
```
source = ColumnDataSource({'x': [], 'y': []})
```
4. 定义一个更新函数,该函数将不断生成新数据并更新图形:
```
def update():
new_data = {
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': np.random.randint(0, 100, 5)
}
source.stream(new_data)
```
5. 创建一个定时器,每隔一段时间调用更新函数:
```
from tornado import gen
from tornado.ioloop import PeriodicCallback
periodic_callback = PeriodicCallback(update, 1000)
periodic_callback.start()
```
6. 将新数据添加到图形中:
```
lines = plot.line(x='x', y='y', source=source, color=next(colors))
```
7. 显示图形:
```
show(plot)
```
希望能够帮助到您!
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。
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