基于OLAP多维数据集的单元格值更改切片器项目

# 示例代码：确保切片器与数据源连接正确
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据集
data = {
    '时间': ['2021-01', '2021-02', '2021-03'],
    '地区': ['A', 'B', 'C'],
    '销售额': [100, 200, 300]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='销售额', index='时间', columns='地区')

# 创建切片器
slicer = pivot_table.style.background_gradient(cmap='Blues').set_table_styles([{'selector': 'th', 'props': [('text-align', 'center')]}])

# 确保切片器与数据源连接正确
slicer.data = pivot_table

# 示例代码：使用索引优化数据仓库性能
import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建示例表
conn.execute('''CREATE TABLE sales (
                    id INTEGER PRIMARY KEY,
                    time TEXT,
                    region TEXT,
                    sales INTEGER
                )''')

# 插入示例数据
data = [
    (1, '2021-01', 'A', 100),
    (2, '2021-02', 'B', 200),
    (3, '2021-03', 'C', 300)
]
conn.executemany('INSERT INTO sales VALUES (?, ?, ?, ?)', data)

# 创建索引
conn.execute('CREATE INDEX idx_time ON sales (time)')
conn.execute('CREATE INDEX idx_region ON sales (region)')

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()