pandas_bokeh怎么绘制动态数据折线图,动态数据从excel中获取
时间: 2024-05-16 18:13:50 浏览: 134
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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