Dashboard 简介:实时监控与数据可视化的利器,需要具体代码示例
Dashboard 是一种常见的数据可视化工具,可以让人们在一个地方快速浏览多个指标。Dashboard 可以实时监控任何事物的运行状态,并提供准确的信息和报告。不管你是在管理一个企业、跟踪一个项目的数据、追踪市场趋势,或者处理机器学习的数据输出,Dashboard 总能发挥出它的优势。
Dashboard 的主要目的是提供简单可视化的工具,使我们能够在不同的项目中实时查看和监控数据。它优化了数据展示的方式,使其更加有吸引力和易于理解。Dashboard 可以帮助我们更好地理解数据,并帮助我们做出准确的决策。在这篇文章中,我们将探讨 Dashboard 的一些基本概念和一些具体的代码示例。
基本概念
在开始编写 Dashboard 之前,我们需要了解 Dashboard 的一些基本概念。以下是一些基本概念的解释:
- 指标:Dashboard 中的指标是要被监控和测量的数据项。比如,网站的访问量可以是一个指标。
- 维度:维度是指标之间的分类,比如在一个销售报告中,日期、地区、渠道等都可以是维度。
- 图表类型:在 Dashboard 中,我们可以使用不同的图表类型来展示数据,比如柱状图、折线图、饼图等。
- 数据源:Dashboard 中的数据源通常是一个数据库,但也可以是从 API 或 Web 服务中获取的数据。
代码示例
在这里,我们将使用 Python 和 Bokeh 库来创建一个 Dashboard。Bokeh 是一个 Python 库,用于制作交互式 Web 可视化的工具,可以与大多数流行的 Python 库进行集成,如 Pandas、NumPy、SciPy 等。
我们将使用天气数据来创建 Dashboard。让我们从导入所需的库开始:
import pandas as pd
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, RangeTool, HoverTool
from bokeh.plotting import figure, show
此外,我们还需要导入天气数据集。
weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')
使用 pandas 库,我们可以读取 CSV 文件并将其转换为一个 DataFrame 对象,如下所示:
weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')
weather_data['Date'] = pd.to_datetime(weather_data['Date'], format='%Y-%m-%d')
weather_data = weather_data.set_index('Date')
我们将使用 Bokeh 库创建两个图表:一个是关于温度的折线图,另一个是关于湿度的折线图。
# 创建一个包含温度数据的数据源
temp_data = ColumnDataSource(weather_data[['Temperature']])
# 创建一个包含湿度数据的数据源
humidity_data = ColumnDataSource(weather_data[['Humidity']])
# 创建一个绘图工具,并添加温度数据
temp_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
temp_fig.line('Date', 'Temperature', source=temp_data)
# 创建一个绘图工具,并添加湿度数据
humidity_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
humidity_fig.line('Date', 'Humidity', source=humidity_data)
同时,我们还可以添加一个可拖动的日期范围工具和悬停工具。
data_range_tool = RangeTool(x_range=temp_fig.x_range)
data_range_tool.overlay.fill_color = 'blue'
data_range_tool.overlay.fill_alpha = 0.2
temp_fig.add_tools(data_range_tool)
temp_fig.toolbar.active_multi = data_range_tool
hover_tool = HoverTool(mode='vline', tooltips=[('Temperature', '@Temperature'),('Humidity', '@Humidity')])
temp_fig.add_tools(hover_tool)
humidity_fig.add_tools(hover_tool)
最后,我们将两个图表组合在一起,并使用 Bokeh 的布局工具来创建 Dashboard。
dashboard = column(temp_fig, humidity_fig)
show(dashboard)
这就是我们完整的 10 行 Dashboard 代码。
总结
Dashboard 是一个重要的工具,可以帮助我们更好地理解数据,并帮助我们做出准确的决策。在本文中,我们介绍了一些 Dashboard 的基本概念,并展示了如何使用 Python 和 Bokeh 库创建一个简单的 Dashboard。希望这能对你有所帮助!
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