Bokeh “BAD_COLUMN_NAME” 图表的错误信息

在本文中，我们将介绍Bokeh图表中可能出现的”BAD_COLUMN_NAME”错误信息以及如何解决这个问题。

Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它非常强大，可以让用户轻松地创建各种各样的图表和图形。然而，有时候我们会在使用Bokeh创建图表时遇到错误信息。其中之一就是”BAD_COLUMN_NAME”错误。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是”BAD_COLUMN_NAME”错误

当我们在使用Bokeh创建图表时，通常会使用Pandas或其他方式加载数据。在加载数据时，我们会使用数据的列名作为Bokeh图表中的属性或变量名。”BAD_COLUMN_NAME”错误正是指出我们使用了错误或不存在的列名。

例如，假设我们有一个包含各种统计数据的数据集，并且我们想要创建一个根据年份展示数据趋势的折线图。我们需要使用数据集中的“year”列作为横坐标轴。如果我们不小心将列名输入错误或不存在，就会出现”BAD_COLUMN_NAME”错误。

解决”BAD_COLUMN_NAME”错误

当我们遇到”BAD_COLUMN_NAME”错误时，我们需要检查以下几个方面，找出并解决问题：

1. 确保列名的正确性

首先，我们要确保所使用的列名是正确的。可以通过查看数据集的列名或使用Pandas的.columns属性来确认。如果列名是正确的，那么可能是因为大小写不一致、拼写错误或者包含了其他特殊字符。

2. 检查数据集中的列名格式

有时候，数据集中的列名可能包含了特殊字符或空格。这些特殊字符或空格可能导致Bokeh无法正确解析列名，从而出现”BAD_COLUMN_NAME”错误。我们需要检查数据集中的列名，并确保它们只包含字母、数字或下划线，并永远不要以数字开头。

3. 确保数据集中包含所需的列

出现”BAD_COLUMN_NAME”错误的另一个常见原因是我们在数据集中未检测到所需的列。在创建图表之前，我们应该仔细检查数据集，并确保它包含我们想要使用的所有列。否则，我们需要使用正确的数据集或添加所需的列。

4. 检查数据类型

最后，我们还需要检查数据集中的列的数据类型。Bokeh可能需要某些特定类型的数据才能正确创建图表。例如，如果我们想在图表中显示时间序列数据，那么相关的时间列可能需要被识别为日期时间类型数据。确保数据类型正确可能有助于解决”BAD_COLUMN_NAME”错误。

示例

为了更好地说明”BAD_COLUMN_NAME”错误以及解决方法，下面是一个示例：

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

# 创建一个包含统计数据的数据集
data = {'Year': [2018, 2019, 2020],
        'Sales': [100, 150, 200],
        'Profit': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个Bokeh图表并设置数据源为df
p = figure(x_axis_label='Year', y_axis_label='Amount', title='Sales and Profit')
p.line(df['Year'], df['Sales'], legend_label='Sales', line_color='blue')
p.line(df['Year'], df['Profit'], legend_label='Profit', line_color='red')

# 输出到HTML文件并显示图表
output_file('sales_profit.html')
show(p)

在这个示例中，我们创建了一个包含年份、销售额和利润的数据集，并想要创建一个折线图来展示销售额和利润随时间的变化。如果我们在代码中将df的列名输入错误，就会出现”BAD_COLUMN_NAME”错误。我们需要检查列名是否正确，包括大小写和拼写，以及确保数据集中包含所需的列。

总结

“BAD_COLUMN_NAME”错误是Bokeh图表中常见的错误之一，它通常表示我们使用了错误或不存在的列名。为了解决这个问题，我们需要检查列名的正确性、数据集中的列名格式、数据集中是否包含所需的列以及列的数据类型。通过确保这些方面的正确性，我们可以解决”BAD_COLUMN_NAME”错误并顺利创建Bokeh图表。