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交互式仪表板！Python轻松完成！⛵

图片 本文使用 Kaggle 数据集创建了一个Demo，演示如何使用 Python 调用 ipywidget 模块，快速创建交互式仪表板。.../article-detail/410 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 ipywidget...import pandas as pd import ipywidgets import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 我们先看一下数据变量...在这个演示中，我们将使用下拉框选择类别数据，以便更好地了解里程分布。我们将选择箱线图来绘制每个类别的里程数据。...最简单的自定义是 HBox，它是一个水平布局的选择器，而 VBox 代表一个垂直布局的选择器。下面是 HBox 或 VBox 布局的示例。 图片 图片 下面我们准备输入和输出布局的显示。

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...会自动知道我希望如何分组，如果我希望进行不同的分组，Pandas 可以很容易地重组 DataFrame。

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    交互式仪表板！Python轻松完成

    引言在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 ipywidget 模块创建交互式仪表板。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness...import pandas as pdimport ipywidgets import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt复制代码我们先看一下数据变量...在这个演示中，我们将使用下拉框选择类别数据，以便更好地了解里程分布。我们将选择箱线图来绘制每个类别的里程数据。...最简单的自定义是 HBox，它是一个水平布局的选择器，而 VBox 代表一个垂直布局的选择器。下面是 HBox 或 VBox 布局的示例。下面我们准备输入和输出布局的显示。

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    用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(下)

    如果我们继续添加另一个下拉列表，我们将很快意识到数据帧只响应最近更改的下拉列表中的过滤器。我们需要做的是将两者联系在一起，这样它就可以在两个价值观（即年和目标）上发挥作用。...当两个过滤器都存在时，在else语句中，我们在两个过滤器中应用&操作。...基于两个值筛选数据帧 下面是演示： ? 演示：基于两个值筛选数据帧 5、创建仪表盘 到目前为止，我们已经通过过滤和显示伦敦数据集的数据为仪表盘奠定了基础。我们将根据用户选择的值对数值着色。...Tab 最后，我们将使用VBox将输入小部件和选项卡堆叠在一起。...PS：出于演示目的，在一些演示中，我使用了数据集的一个子集，即：df_london=df_london.sample（250）。

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    30分钟吃掉ipywidgets交互工具

    ipywidgets 是一个在jupyter notebook 中开发用户交互界面的简单工具。 可以用它来做机器学习模型的演示，构建数据分析dashboard，或者做一些小工具。...⚫️ 方便调试：ipywidgets和代码一起直接在jupyter中展示和运行， all in one notebook。 ⚫️ 便于分享：任何可以托管notebook的环境都可以使用和展示它。...), FloatSlider(浮点数滑条), HTML, Viedio(视频), ⚫️ 控制组件：Button(按钮), Play(播放器) ⚫️ 布局组件：Tab(标签页), HBox(行布局), VBox...(列布局), Layout(外观) 我们将由易到难通过4个范例来介绍ipywidgets的使用方法。...as widgets from IPython.display import HTML,display import pandas as pd from ultralytics import YOLO

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    将Jupyter Notebook变成Web APP：Voila

    基于python的jupyter notebook是数据科学常用的工具，不过也会有时候需要我们构建一些小工具自用，甚至让别人去使用，那么怎么最快的构建这样的应用，voila就提供了一种这种可能性。...ipywidgets（jupyter原名ipython） 第一个例子，a+b=？...，下面的VBox和HBox就分别是竖向排列组件和横向排列组件，可以任何组合 widgets.VBox([ widgets.HBox([ input_text, plus_text...就可以运行了 1.png 第二个例子，输入股票代码显示k线图 import re import base64 import tushare as ts import ipywidgets as widgets...opts from pyecharts.charts import Candlestick 这里我们用tushare获取股票代码， 然后用pyecharts生成一个k线的html， 并在jupyter中显示

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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    将Jupyter Notebook变成Web APP：Voila

    基于python的jupyter notebook是数据科学常用的工具，不过也会有时候需要我们构建一些小工具自用，甚至让别人去使用，那么怎么最快的构建这样的应用，voila就提供了一种这种可能性。...ipywidgets（jupyter原名ipython） 第一个例子，a+b=？...，下面的VBox和HBox就分别是竖向排列组件和横向排列组件，可以任何组合 widgets.VBox([ widgets.HBox([ input_text, plus_text...第二个例子，输入股票代码显示k线图 import re import base64 import tushare as ts import ipywidgets as widgets import pyecharts.options...opts from pyecharts.charts import Candlestick 这里我们用tushare获取股票代码， 然后用pyecharts生成一个k线的html， 并在jupyter中显示

    1.2K20

    如何让数据值在PBI中智能化显示 - 效果

    矩阵数据值的智能化显示 用户希望矩阵中的数据值可以根据自己的大小自行判断并给出紧凑的显示，如下： 大部分的产品的年销售额都是几十万规模，用英文规范显示，就是多少 K ，而总计则超过了百万，则应该显示为...如果你认为这种方法只是对矩阵文本的处理，那就错了，因为除了矩阵外，我们还需要对图表（如：柱形图）的显示做智能化处理，如下： 在向下钻取后，如下： 如果切换到中文模式，如下： 这样一来，矩阵和图表中的数据值都可以得到正确合理的显示...更有甚者，有极致要求的情况下，要求图表（如：柱形图）的显示使用统一尺度，如下： 这样就可以让图表得到正确的显示。...自动智能模式 除了实现上述需求，我们还需要做更细致的控制，如下： 在使用 Auto 模式下，所有数值可以正确完美智能显示。还可以看出智能模式大幅度节省了空间。...整数智能模式 对于数量，不存在小数的全整数情况，也要完美适配，如下： 导出数据而非文本 不论是矩阵或图表，虽然在显示上都是 K，M 等，但导出数据后需要继续处理，因此导出数据必须是纯数字的，如下：

    5.4K30

    使用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)

    这就是ipywidgets发挥作用的地方：它们可以嵌入到笔记本中，并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响，而不必与代码交互；你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事...演示：按钮事件处理程序 下一节我们将很好地了解到，输出与按钮本身显示在同一个单元格中。所以，让我们继续看看如何为我们的笔记本增加更多的灵活性！...控制部件的输出 在本节中，我们将探索如何使用小部件来控制dataframe。...使用下拉列表筛选数据帧 到目前为止还不错，但是所有查询的输出都在这个非常相同的单元格中累积；也就是说，如果我们从下拉列表中选择一个新的年份，新的数据框将呈现在第一个单元格的下面，在同一个单元格上。...不过，理想的行为是每次刷新数据帧的内容。 捕获小部件输出 解决方法是在一种特殊的小部件（即输出）中捕获单元输出，然后将其显示在另一个单元中。

    14.8K61

    数据分析实际案例之：pandas在餐厅评分数据中的使用

    简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用，今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。...餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository，包含了一千多条数据，有5个属性，分别是： userID： 用户ID placeID：餐厅ID rating：总体评分 food_rating...：食物评分 service_rating：服务评分 我们使用pandas来读取数据： import numpy as np path = '.....如果我们关注的是不同餐厅的总评分和食物评分，我们可以先看下这些餐厅评分的平均数，这里我们使用pivot_table方法： mean_ratings = df.pivot_table(values=['...135082 0.971825 132706 0.957427 Name: rating, dtype: float64 本文已收录于 http://www.flydean.com/02-pandas-restaurant

    2.3K20

    如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

    在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...没有声明索引 我们将输入整数数据，然后为Series提供name参数，但我们将避免使用index参数来查看pandas如何隐式填充它： s = pd.Series([0, 1, 4, 9, 16, 25...在DataFrame中对数据进行排序 我们可以使用DataFrame.sort_values(by=...)函数对DataFrame中的数据进行排序。...在pandas中，这被称为NA数据并被渲染为NaN。 我们使用DataFrame.dropna()函数去了下降遗漏值，使用DataFrame.fillna()函数填补缺失值。...您现在应该已经安装pandas，并且可以使用pandas中的Series和DataFrames数据结构。 想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。

    22.4K00

    如何使用Vue.js和Axios来显示API中的数据

    熟悉JSON数据格式，您可以在JavaScript中了解如何使用JSON来了解更多信息。 熟悉向API发出请求。 有关使用API​​的综合教程，请参阅如何在Python3中使用Web API 。...这就是Vue如何让我们在UI中声明性地呈现数据。 我们来定义这些数据。...在浏览器中打开此文件。 您将在屏幕上看到以下输出，其中显示模拟数据： 我们以美元显示价格。 要以额外的货币（例如欧元）显示它，我们将在数据模型中添加另一个键值对，并在标记中添加另一列。...当你在浏览器中重新加载时，你会看到嘲弄的价格： 通过此修改，我们可以将新货币添加到vueApp.js的results数据中，并将其显示在页面上，而无需进一步更改。...您学习了如何在页面上显示数据，迭代结果以及将静态数据替换为API的结果。 既然您已经理解了基础知识，那么您可以将其他功能添加到您的应用程序中。

    12.4K20

    这种 “交互可视化” 效果不要太赞了（配有动态展示）

    来源：Medium 编译：weakish 编者按：Zalando数据工程师Alex Martinelli介绍了如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中创建交互可视化内容...本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容，主要指可视化内容。不过我们很快就会看到，这里的可视化内容不仅包括通常的图表，还包括有助于探索数据的交互界面和动画。...并不是说完全转移到全新的工具，而是根据需求使用新的工具。在我看来，交互可以分为两类： 交互式图表： 显示当前浏览的特定数据点或区域的实时信息，高亮/隐藏特定内容。...然后只需记住，.iplot()是在Jupyter中显示内容的神奇语句。 ipywidgets ipywidgets可以很方便地在notebook中创建交互界面。同样，它很好地平衡了灵活性和易用性。...有人也许会主张这其实属于数据库领域，使用SQL工具更合适。这个主张也许是对的，但我还是想展示下，在Jupyter下使用ipywidgets完成这一任务有多容易。

    4K30

    React中使用ajax获取数据在移动浏览器中不显示问题

    在做的一个小项目，页面加载后使用ajax读取本地REST数据，保存在状态中，稍后在form的选择下拉框中显示，代码如下： 150 componentDidMount() { 151...、火狐浏览器访问，数据都能加载，在手机端使用谷歌浏览器访问，选择下拉框始终为空，这说明手机端浏览器ajax获取数据时出了问题。...javascript中$(function() {....}) 是 jQuery 中的经典用法，等同于 $(document).ready(function() {....})...，即在页面加载完成后才执行某个函数，如果函数中要操作 DOM，在页面加载完成后再执行会更安全，所以在使用 jQuery 时这样的写法很常见。...可能的原因是手机端刘览器与电脑端浏览器页面加载中处理脚本时间不同，前者是未等页面加载结束即执行jquery脚本，后者则相反，所以后者不需$(function(){}也可正常显示。

    8K20

    使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示

    前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。...将FormsPlot (ScottPlot.WinForms)从工具箱拖到窗体中： 输入以下代码： public partial class LineChart : Form {

    2.8K10

    如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中建立索引

    我们可以通过Rowkey来查询这些数据，但是我们却没办法实现这些文本文件的全文索引。这时我们就需要借助Lily HBase Indexer在Solr中建立全文索引来实现。...Lily HBase Indexer提供了快速、简单的HBase的内容检索方案，它可以帮助你在Solr中建立HBase的数据索引，从而通过Solr进行数据检索。...2.首先你必须按照上篇文章《如何使用HBase存储文本文件》的方式将文本文件保存到HBase中。 3.在Solr中建立collection，这里需要定义一个schema文件对应到HBase的表结构。...注意Solr在建立全文索引的过程中，必须指定唯一键（uniqueKey），类似主键，唯一确定一行数据，我们这里的示例使用的是HBase中的Rowkey。如果没有，你可以让solr自动生成。...7.总结 ---- 1.使用Lily Indexer可以很方便的对HBase中的数据在Solr中进行索引，包含HBase的二级索引，以及非结构化文本数据的全文索引。

    6.5K30

    如何使用NoseyParker在文字数据和Git历史中寻找敏感数据

    关于NoseyParker NoseyParker是一款功能强大的命令行工具，该工具可以帮助广大研究人员在文本数据中寻找敏感信息，可以用于网络安全攻防两端的安全测试过程中。...关键功能 1、支持扫描Git代码库中的文件、目录和整个历史记录； 2、使用了正则表达式与一组包含了99种预定义模式的记录相匹配，这些模式是根据网络安全攻防两端行动的经验和反馈而生成的，具有高信噪比特征...； 3、支持将共享相同敏感数据的匹配组合在一起； 4、运行速度非常快，可以在单核CPU上以每秒数百兆字节的速度扫描，并且能够在不到2分钟的时间内在旧版MacBook Pro上扫描100GB的Linux内核源历史记录...ghcr.io/praetorian-inc/noseyparker:latest 或 docker pull ghcr.io/praetorian-inc/noseyparker:edge 工具使用...比如说，你将CPython项目克隆到了本地，我们就可以使用scan命令来扫描整个历史记录，并创建一个新的数据存储（--datasotre）来存储扫描结果（np.cpython）： $ noseyparker

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