极客教程Bokeh 在 Bokeh DataTable 中添加工具提示
在本文中，我们将介绍如何在 Bokeh DataTable 中添加工具提示。工具提示是一种非常有用的功能，可以为数据表中的每个单元格提供附加的信息或解释。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh 简介
Bokeh 是一个强大的 Python 数据可视化库，用于创建交互式和具有吸引力的图表。它提供了许多功能用于数据探索和分析，其中包括 DataTable 组件，它可以显示表格数据并允许用户进行交互。
添加工具提示
要在 Bokeh DataTable 中添加工具提示，我们可以使用 formatters 参数，通过自定义一个工具提示回调函数来实现。
首先，让我们创建一个简单的示例来演示如何添加工具提示。假设我们有一个包含学生成绩的数据表格，我们想要为每个单元格添加一个显示对应学生姓名的工具提示。
from bokeh.models import DataTable, TableColumn
from bokeh.models import StringFormatter
from bokeh.io import show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 创建示例数据
data = dict(
students=['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
grades=[90, 85, 95]
)
# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data)
# 创建列
columns = [
TableColumn(field='students', title='学生'),
TableColumn(field='grades', title='成绩', formatter=StringFormatter(text='@grades')),
]
# 创建 DataTable
table = DataTable(source=source, columns=columns, width=400, height=300)
# 创建工具提示回调函数
tooltips = [
('学生', '@students')
]
hover = HoverTool(tooltips=tooltips)
table.add_tools(hover)
show(table)
在上面的例子中，我们首先创建了一个包含学生姓名和成绩的数据字典。然后，我们创建了一个 ColumnDataSource 对象，将数据传递给该对象。接下来，我们创建了两列，其中一列使用 StringFormatter 来设置显示的格式，另一列使用默认设置。最后，我们创建了一个 DataTable 对象，并将 ColumnDataSource 和列传递给该对象。然后，我们创建了一个 HoverTool 对象，并将工具提示回调函数传递给它。最后，我们使用 show() 方法来显示 DataTable。
在运行上述代码后，我们将会在 DataTable 中看到一个包含了学生姓名和成绩的表格。鼠标悬停在每个单元格上时，将显示相应学生的姓名作为工具提示。
自定义工具提示内容
除了显示静态的文本，我们还可以使用回调函数来创建动态的工具提示内容。例如，我们可以根据单元格的值创建不同的工具提示。
以下是一个示例，根据学生成绩的不同，显示不同的工具提示内容。
from bokeh.models import DataTable, TableColumn
from bokeh.models import StringFormatter
from bokeh.io import show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 创建示例数据
data = dict(
students=['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
grades=[90, 85, 95]
)
# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data)
# 创建列
columns = [
TableColumn(field='students', title='学生'),
TableColumn(field='grades', title='成绩', formatter=StringFormatter(text='@grades')),
]
# 创建 DataTable
table = DataTable(source=source, columns=columns, width=400, height=300)
# 创建工具提示回调函数
def tooltip_callback(source):
# 获取对应的学生姓名
student = source.data['students'][source.selected.indices[0]]
# 根据成绩设定不同的工具提示内容
if source.data['grades'][source.selected.indices[0]] >= 90:
return f'学生: {student} (优秀成绩)'
else:
return f'学生: {student} (需要努力)'
hover = HoverTool(tooltips=tooltip_callback)
table.add_tools(hover)
show(table)
在上面的例子中，我们使用了 tooltip_callback 函数作为工具提示回调函数。该函数首先获取所选单元格的索引，并从数据源中获取对应的学生姓名和成绩。然后，根据成绩的不同，返回不同的工具提示内容。如果成绩大于等于 90 分，则返回 “学生: {学生姓名} (优秀成绩)”，否则返回 “学生: {学生姓名} (需要努力)”。最后，我们将工具提示回调函数传递给 HoverTool 对象，并将其添加到 DataTable 中。
在运行上述代码后，我们将会在 DataTable 中看到一个包含了学生姓名和成绩的表格。鼠标悬停在每个单元格上时，将根据学生成绩的不同显示不同的工具提示内容。
总结
在本文中，我们介绍了如何在 Bokeh DataTable 中添加工具提示。我们学习了如何使用 formatters 参数和回调函数来实现各种工具提示效果。工具提示在数据分析和数据可视化中是非常有用的，它可以为用户提供更丰富的数据相关信息。通过使用 Bokeh，我们可以轻松地实现这一功能，为我们的数据表格添加工具提示，并提升用户体验。
通过示例代码，我们可以自定义工具提示内容，根据不同的条件显示不同的提示信息。这使得我们可以根据具体的需求和数据情况来灵活地定制工具提示内容。无论是在学术研究、数据分析还是商业应用中，Bokeh 的工具提示功能都可以帮助我们更好地理解和展示数据。
希望本文能帮助读者更好地了解 Bokeh 中的工具提示功能，并应用到自己的数据可视化项目中。祝大家在使用 Bokeh 创建交互式图表和表格时取得好的效果！