Bokeh数据工具提示在Bokeh中不显示数据，而是显示”的解决方案

在本文中，我们将介绍Bokeh数据工具提示出现’???’而不显示数据的问题，并提供解决方案和示例来帮助读者解决类似的问题。

阅读更多：Bokeh 教程

问题描述

Bokeh是一个用于交互式可视化的Python库，它可以用于创建各种图形和数据可视化。其中一个常用的功能是数据工具提示，它可以在用户将鼠标悬停在图形上时显示与数据点相关的信息。然而，有时候在使用Bokeh时，数据工具提示的内容会显示为’???’而不是期望的数据。

解决方案

出现数据工具提示不显示数据的情况通常是由于缺少必要的配置或者数据类型错误所导致的。下面是解决此问题的几种常见方法：

1. 检查工具提示的配置

Bokeh中的数据工具提示需要通过HoverTool类进行配置。在使用HoverTool时，需要将要显示的数据字段传递给tooltips参数。确保你已经正确地指定了要显示的数据字段，并且没有拼写错误。

以下是一个示例，展示了如何通过HoverTool配置数据工具提示并定义要显示的数据字段：

from bokeh.models import HoverTool

# 创建一个HoverTool对象
hover = HoverTool(tooltips=[
    ("x", "@x"),  # 显示x字段的值
    ("y", "@y"),  # 显示y字段的值
])

# 将HoverTool添加到图形中
plot.add_tools(hover)

确保你在tooltips参数中正确地指定了要显示的数据字段，以便工具提示可以正确地显示数据。

2. 检查数据字段的类型

另一个可能导致数据工具提示不显示数据的原因是数据类型错误。Bokeh需要明确的数据类型才能正确地显示数据，例如int或float。如果你的数据字段的类型不正确，Bokeh可能会无法正确显示数据，并显示为’???’。

确保你的数据字段的类型是正确的，可以通过检查数据列的数据类型或者使用astype()函数进行类型转换。

以下是一个示例，展示了如何使用astype()函数将数据类型转换为float：

import pandas as pd

# 创建一个包含数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# 将x字段的数据类型转换为float
df['x'] = df['x'].astype(float)

检查你的数据字段的类型，并确保它们是正确的数据类型，以便Bokeh能够正确地显示数据。

示例说明

为了更好地理解解决方法，我们提供一个例子来演示如何解决数据工具提示不显示数据的问题。假设我们有以下数据集：

x,y
1,4
2,5
3,6

我们想要使用Bokeh创建一个散点图，并在鼠标悬停时显示数据点的具体数值。以下是使用Bokeh解决此问题的示例代码：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import HoverTool
import pandas as pd

# 创建一个包含数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# 创建一个输出文件
output_file("scatter_plot.html")

# 创建一个绘图对象
plot = figure()

# 添加散点图
plot.circle(x='x', y='y', source=df)

# 创建一个HoverTool对象
hover = HoverTool(tooltips=[
    ("x", "@x"),  # 显示x字段的值
    ("y", "@y"),  # 显示y字段的值
])

# 将HoverTool添加到图形中
plot.add_tools(hover)

# 显示图形
show(plot)

运行上述代码后，将会生成一个散点图，并在鼠标悬停时显示数据点的具体数值。

总结

当Bokeh数据工具提示不显示数据而显示为’???’时，通常是由于缺少配置或数据类型错误所导致的。在解决此问题时，我们需要检查工具提示的配置是否正确，并确保数据字段的类型是正确的。本文提供了解决方法和示例代码，希望能够帮助读者解决类似的问题。使用Bokeh的数据工具提示功能可以更直观地展示数据，提高数据可视化的效果和用户体验。