极客笔记Bokeh 如何创建一个 Bokeh DataTable的日期时间格式化
在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 创建一个数据表（DataTable），并对其中的日期时间进行格式化。
Bokeh 是一个用于交互式数据可视化的Python库。它提供了丰富的绘图工具和交互功能，可以用于创建各种各样的数据可视化图表。其中，DataTable 是 Bokeh 提供的一个用于展示和处理数据的组件，可以用于在网页中展示数据表格。
为了创建一个 Bokeh DataTable，并对其中的日期时间进行格式化，我们需要进行以下几个步骤：
阅读更多：Bokeh 教程
步骤 1：导入必要的库和模块
首先，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们需要导入 bokeh、pandas 和 datetime 模块。Bokeh 用于创建 DataTable，pandas 用于处理数据，datetime 用于对日期时间进行格式化。
from bokeh.models import DataTable, DateFormatter, NumberFormatter, StringFormatter, StringEditor, \
NumberEditor, IntEditor, SelectEditor, NumberEditor, StringEditor, IntEditor
from bokeh.models import ColumnDataSource, HTMLTemplateFormatter, StringTemplateFormatter
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.layouts import column
import pandas as pd
from datetime import datetime
步骤 2：创建数据表格
接下来，我们需要创建一个数据表格。我们可以使用 pandas 创建一个包含日期时间字段的数据表，并将其转换为 Bokeh 的 ColumnDataSource 数据源。
# 创建一个包含日期时间字段的数据表
data = {
'date': [datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 2), datetime(2022, 1, 3)],
'value': [10, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数据表转换为 Bokeh 的 ColumnDataSource 数据源
source = ColumnDataSource(df)
步骤 3：创建 DataTable
然后，我们可以使用 Bokeh 创建一个 DataTable，并将数据源设置为我们刚刚创建的 ColumnDataSource。同时，我们还可以为 DataTable 的每一列设置格式化方式。
# 创建 DataTable
columns = [
TableColumn(field='date', title='日期', formatter=DateFormatter(format='%Y-%m-%d')), # 设置日期时间格式
TableColumn(field='value', title='数值', formatter=NumberFormatter(format='0')), # 设置数值格式
]
data_table = DataTable(source=source, columns=columns, editable=True, index_position=None, index_header=None)
在上面的代码中，我们为日期列设置了一个 DateFormatter 对象，并指定了日期的格式为 'YYYY-MM-DD'，即年-月-日。同时，我们为数值列设置了一个 NumberFormatter 对象，并指定了数值的格式为 '0'，即显示整数。
步骤 4：显示数据表格
最后，我们需要使用 Bokeh 的 show 函数显示 DataTable。
show(data_table)
运行上述代码，就可以在浏览器中显示一个包含日期时间字段的数据表格，并且日期时间会按照指定的格式进行显示。
总结
通过本文，我们学习了如何使用 Bokeh 创建一个数据表格，并对其中的日期时间进行格式化。我们使用了 Bokeh 的 DataTable 组件和 DateFormatter、NumberFormatter 等格式化工具，为数据表格中的日期和数值列设置了指定的格式。Bokeh 提供了丰富的功能，可以帮助我们创建各种各样的数据可视化图表，并对其中的数据进行灵活的格式化和处理。希望本文对你了解 Bokeh 的 DataTable 的日期时间格式化有所帮助。