Bokeh 如何创建一个 Bokeh DataTable DateTime 格式化器
在本文中,我们将介绍如何使用 Bokeh 创建一个 DataTable 并为其中的日期时间数据进行格式化。
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Bokeh DataTable 简介
Bokeh 是一个 Python 数据可视化库,提供了丰富的功能来帮助用户创建交互式和漂亮的图表。DataTable 是 Bokeh 中的一个重要组件,用于以表格的形式展示数据。在 DataTable 中,我们可以将不同类型的数据显示为不同的列,并可以进行排序、过滤和其他交互操作。
创建一个 Bokeh DataTable
首先,我们需要导入必要的库和模块。然后,我们可以从一个数据源(如 Pandas 的 DataFrame 或列名和数据列表的字典)创建一个 DataTable。下面是一个示例:
在上述示例中,我们首先创建了一个包含日期时间数据的 DataFrame,并将其转换为 ColumnDataSource。然后,我们创建了两个列,其中日期列是一个 DateFormatter 格式化器,用于将日期时间数据格式化为指定的格式。数值列是一个 NumberEditor 编辑器,用于允许用户编辑该列的数值。最后,我们通过调用 show 函数来显示 DataTable。
设置 DateTime 格式化器
在上述示例中,我们使用了 DateFormatter 格式化器将日期时间数据格式化为 ‘%Y-%m-%d’ 的格式。Bokeh 提供了其他格式化选项,用于将日期时间数据格式化为不同的样式。例如,’%Y-%m-%d %H:%M:%S’ 将日期时间格式化为年-月-日 时:分:秒的形式。下面是一个示例:
在上面的示例中,我们将日期列的格式化器更改为 ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S’,这将以年-月-日 时:分:秒的形式显示日期时间数据。
自定义格式化器
如果 Bokeh 提供的格式化选项不满足我们的需求,我们还可以使用自定义的格式化器。我们可以创建一个自定义的 JavaScript 函数,并将其作为一个编辑器添加到 DataTable 的列中。下面是一个示例:
在上述示例中,我们首先创建了一个自定义的日期时间格式化器 custom_formatter
,并指定了格式为 ‘yyyy/MM/dd hh:mm:ss’。然后,我们创建了一个日期列,并将其编辑器设置为 StringEditor,将格式化器设置为自定义格式化器。这样,日期列的日期时间数据将以自定义的格式显示。
总结
在本文中,我们介绍了如何使用 Bokeh 创建一个 DataTable,并为其中的日期时间数据创建不同的格式化器。我们可以使用预定义的格式化选项,如 DateFormatter,也可以使用自定义的格式化器来满足我们的需求。DataTable 提供了丰富的功能,可以用于展示和交互式操作不同类型的数据。
通过学习和使用 Bokeh,我们可以轻松地创建漂亮、交互式和高度可定制的图表,从而更好地理解和展示数据。
希望本文对你了解如何在 Bokeh 中创建一个 DataTable DateTime 格式化器有所帮助。