Cel columnDataSource w bokeh

Question

Jestem nowy w bokeh i próbuję dowiedzieć się, co robi columnDataSource. Pojawia się w wielu miejscach, ale nie jestem pewien jego celu i sposobu działania. Czy ktoś może się oświetlić? Przepraszam, jeśli to głupie pytanie ...

Answer 1

ColumnDataSource to obiekt, w którym przechowywane są dane wykresu Bokeh. Możesz nie używać ColumnDataSource i podawać swój wykres bezpośrednio za pomocą słowników Python, ramek danych pand, itp., Ale w przypadku niektórych funkcji, takich jak wyświetlanie okienka z informacjami o danych, gdy użytkownik najedzie myszą na glify, będziesz zmuszony użyć ColumnDataSource inaczej okno wyskakujące nie będzie w stanie uzyskać danych. Inne zastosowania byłyby podczas przesyłania strumieniowego danych.

Możesz utworzyć ColumnDataSource ze słowników i ramek danych pandy, a następnie użyć ColumnDataSource do utworzenia glifów.

Answer 2

To powinno działać:

import pandas as pd 
import bokeh.plotting as bp 
from bokeh.models import HoverTool, DatetimeTickFormatter 

# Create the base data 
data_dict = {"Dates":["2017-03-01", 
        "2017-03-02", 
        "2017-03-03", 
        "2017-03-04", 
        "2017-03-05", 
        "2017-03-06"], 
      "Prices":[1, 2, 1, 2, 1, 2]} 

# Turn it into a dataframe 
data = pd.DataFrame(data_dict, columns = ['Dates', 'Prices']) 

# Convert the date column to the dateformat, and create a ToolTipDates column 
data['Dates'] = pd.to_datetime(data['Dates']) 
data['ToolTipDates'] = data.Dates.map(lambda x: x.strftime("%b %d")) # Saves work with the tooltip later 

# Create a ColumnDataSource object 
mySource = bp.ColumnDataSource(data) 

# Create your plot as a bokeh.figure object 
myPlot = bp.figure(height = 600, 
       width = 800, 
       x_axis_type = 'datetime', 
       title = 'ColumnDataSource', 
       y_range=(0,3)) 

# Format your x-axis as datetime. 
myPlot.xaxis[0].formatter = DatetimeTickFormatter(days='%b %d') 

# Draw the plot on your plot object, identifying the source as your Column Data Source object. 
myPlot.circle("Dates", 
      "Prices", 
      source=mySource, 
      color='red', 
      size = 25) 

# Add your tooltips 
myPlot.add_tools(HoverTool(tooltips= [("Dates","@ToolTipDates"), 
            ("Prices","@Prices")])) 


# Create an output file 
bp.output_file('columnDataSource.html', title = 'ColumnDataSource') 
bp.show(myPlot) # et voilà.