Bokeh 根据 Bokeh 显示一个 pandas 数据框

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 来显示一个 pandas 数据框。Bokeh 是一个用于创建交互式可视化的 Python 库，它提供了丰富的工具和功能，可以帮助我们创建高质量的数据可视化。

要在 Bokeh 中显示一个 pandas 数据框，我们首先需要安装必要的库。请确保已经安装了 pandas 和 Bokeh。要安装这些库，可以使用以下命令：

pip install pandas bokeh

阅读更多：Bokeh 教程

创建数据框

首先，我们需要创建一个示例数据框，以便在 Bokeh 中显示。以下是一个示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

上述代码创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的示例数据框。

使用 Bokeh 显示数据框

为了在 Bokeh 中显示数据框，我们需要先转换数据框为 Bokeh 所支持的数据格式。Bokeh 支持多种数据源，其中之一是 ColumnDataSource。

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import show
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.models import DataTable, DateFormatter, TableColumn

# 转换数据框为 ColumnDataSource
source = ColumnDataSource(df)

# 创建数据表的列信息
columns = [
    TableColumn(field="Name", title="姓名"),
    TableColumn(field="Age", title="年龄"),
    TableColumn(field="City", title="城市")
]

# 创建数据表
data_table = DataTable(source=source, columns=columns, width=400, height=280)

# 在 Jupyter Notebook 中显示数据表
output_notebook()
show(data_table)

上述代码使用了 ColumnDataSource 将 pandas 数据框转换为 Bokeh 所支持的格式，并创建了一个数据表。数据表的列信息使用 TableColumn 定义，并在 DataTable 中使用。

最后，我们使用 output_notebook() 将数据表显示在 Jupyter Notebook 中。如果你在其他环境中使用 Bokeh，可以使用不同的输出方法，例如 output_file() 将数据表保存为 HTML 文件，或者使用 output_server() 将数据表显示在 Bokeh 服务器中。

自定义数据表样式

Bokeh 支持自定义数据表的样式。以下示例展示了如何自定义数据表的背景颜色、行高、列宽和文字对齐方式：

data_table = DataTable(source=source, columns=columns,
                       width=400, height=280,
                       row_background=["#FFFFFF", "#F8F8F8"],
                       row_height=30,
                       sizing_mode="stretch_width",
                       align="center")