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Python Bokeh -使用两个同步的select小部件过滤表

Python Bokeh是一个用于数据可视化的Python库。它提供了丰富的绘图工具和交互功能，使得用户可以轻松地创建各种类型的图表和可视化应用。

在Bokeh中，可以使用两个同步的select小部件来过滤表格数据。这两个小部件可以是下拉列表、滑块或其他类型的输入控件。通过选择其中一个小部件的选项，可以实时地过滤表格中的数据，以显示符合条件的数据行。

使用两个同步的select小部件过滤表格的步骤如下：

  1. 导入必要的库和模块：
代码语言：txt
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from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import Select, ColumnDataSource
from bokeh.plotting import curdoc
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.sampledata.autompg import data
  1. 创建一个ColumnDataSource对象，用于存储表格数据：
代码语言：txt
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source = ColumnDataSource(data)
  1. 创建两个Select小部件，并设置它们的选项和默认值：
代码语言：txt
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options = sorted(data['origin'].unique().tolist())
select1 = Select(title="Origin:", value=options[0], options=options)
select2 = Select(title="Cylinders:", value=str(data['cyl'].unique()[0]), options=[str(x) for x in sorted(data['cyl'].unique())])
  1. 创建一个回调函数，用于根据选择的选项更新表格数据：
代码语言：txt
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def update_data(attrname, old, new):
    selected_origin = select1.value
    selected_cylinders = int(select2.value)
    filtered_data = data[(data['origin'] == selected_origin) & (data['cyl'] == selected_cylinders)]
    source.data = ColumnDataSource(filtered_data).data
  1. 将回调函数与两个Select小部件的value属性绑定：
代码语言：txt
复制
select1.on_change('value', update_data)
select2.on_change('value', update_data)
  1. 创建一个表格，并将其与ColumnDataSource对象绑定：
代码语言：txt
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columns = [
    TableColumn(field="mpg", title="MPG"),
    TableColumn(field="cyl", title="Cylinders"),
    TableColumn(field="displ", title="Displacement"),
    TableColumn(field="hp", title="Horsepower"),
    TableColumn(field="weight", title="Weight"),
    TableColumn(field="accel", title="Acceleration"),
    TableColumn(field="yr", title="Year"),
    TableColumn(field="origin", title="Origin"),
    TableColumn(field="name", title="Name"),
]
data_table = DataTable(source=source, columns=columns, width=800, height=280)
  1. 创建一个布局，并将所有组件添加到布局中：
代码语言：txt
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layout = column(select1, select2, data_table)
  1. 在Jupyter Notebook中显示布局：
代码语言：txt
复制
output_notebook()
show(layout)

这样，就可以在Jupyter Notebook中显示一个带有两个同步的select小部件的表格，并且可以根据选择的选项实时过滤表格数据。

Bokeh官方文档中有更多关于使用Bokeh进行数据可视化的示例和详细说明，可以参考以下链接：

  • Bokeh官方文档：https://docs.bokeh.org/
  • Bokeh示例库：https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery.html

腾讯云相关产品中，可以使用云服务器（CVM）来搭建Python环境，并使用云数据库（CDB）来存储表格数据。此外，腾讯云还提供了云函数（SCF）和人工智能服务（AI）等产品，可以与Bokeh结合使用，实现更多复杂的数据可视化和分析功能。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方网站。

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