Bokeh 有没有办法保存 Bokeh 数据表的内容

在本文中，我们将介绍 Bokeh 的数据表组件以及如何保存数据表的内容。Bokeh 是一个用于交互式数据可视化的开源库，它提供了丰富的工具和组件，可以方便地创建交互式的数据可视化应用程序。其中，数据表是一种常用的组件，用于展示和编辑数据。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 数据表

Bokeh 的数据表是一个可以展示和编辑数据的表格组件。它类似于电子表格软件中的表格，可以显示多列数据，并允许用户对表格中的数据进行排序、筛选和编辑等操作。

要创建一个 Bokeh 数据表，我们可以使用 DataTable 类。首先，我们需要导入必要的库和模块：

from bokeh.models import DataTable, ColumnDataSource, DateFormatter, NumberFormatter, StringFormatter, StringEditor, IntEditor, NumberEditor, DateEditor
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.layouts import layout

from datetime import date

from random import randint

然后，我们可以创建一个包含数据的数据源 ColumnDataSource 对象：

data = dict(
    name=["Alice", "Bob", "Charlie", "Diana"],
    age=[25, 30, 35, 40],
    height=[160, 175, 170, 165],
    weight=[55, 70, 65, 60]
)

source = ColumnDataSource(data)

接下来，我们可以为数据表的每一列指定显示格式和编辑器。例如，我们可以指定姓名列使用字符串格式，年龄列使用整数格式，身高和体重列使用数字格式：

columns = [
    TableColumn(field="name", title="姓名", formatter=StringFormatter(font_style="bold"), editor=StringEditor(completions=["Alice", "Bob", "Charlie", "Diana"])),
    TableColumn(field="age", title="年龄", formatter=NumberFormatter(format="0"), editor=IntEditor()),
    TableColumn(field="height", title="身高 (cm)", formatter=NumberFormatter(format="0.0"), editor=NumberEditor(step=0.1)),
    TableColumn(field="weight", title="体重 (kg)", formatter=NumberFormatter(format="0.0"), editor=NumberEditor(step=0.1))
]

最后，我们可以创建一个数据表对象，并将数据源和列设置为数据表的属性：

data_table = DataTable(source=source, columns=columns, editable=True, index_position=-1, index_header="序号")

layout = layout([[data_table]])

output_file("data_table.html")
show(layout)

通过运行上述代码，我们可以在浏览器中看到一个带有表格的页面，其中包含了我们提供的数据。

保存 Bokeh 数据表内容

Bokeh 不直接提供保存数据表内容的功能，但我们可以借助其他 Python 库来实现这个目标。一个常见的做法是使用 Pandas 库将数据表转换为 DataFrame，并将 DataFrame 保存为 CSV 文件。

首先，我们需要导入 Pandas 库：

import pandas as pd

然后，我们可以将数据源中的数据转换为 DataFrame 对象：

df = pd.DataFrame(source.data)

接下来，我们可以使用 Pandas 提供的方法将 DataFrame 保存为 CSV 文件：

df.to_csv("data_table.csv", index=False)

通过运行上述代码，我们可以将数据表的内容保存为一个名为 data_table.csv 的 CSV 文件。

总结

本文介绍了 Bokeh 数据表的基本用法以及如何保存数据表的内容。通过使用 Bokeh 的数据表组件，我们可以方便地展示和编辑数据。虽然 Bokeh 不直接提供保存数据表内容的功能，但我们可以通过借助其他 Python 库，如 Pandas，将数据表转换为 DataFrame 并保存为 CSV 文件。希望本文对你理解 Bokeh 的数据表组件以及保存数据表内容有所帮助。