Bokeh – 如果工具提示存在缺失值，则不显示工具提示

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库创建交互式数据可视化，并解决当工具提示中存在缺失值时不显示工具提示的问题。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个Python库，用于创建互动性强大的数据可视化。它提供了各种功能，使您能够创建漂亮且功能强大的图表，图形和仪表板。

Bokeh的一个重要功能是工具提示，它允许用户在鼠标悬停在图表上时显示相关的数据信息。然而，当数据集中存在缺失值时，工具提示可能显示不准确或不适用的信息。在下面的示例中，我们将介绍如何解决这个问题。

示例：创建具有工具提示的散点图

首先，让我们创建一个简单的散点图，其中包含一些缺失值。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, None, 7, 8, 9, 10]
y = [5, 4, 3, None, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
data = {'x': x, 'y': y}

# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data)

# 创建绘图对象
p = figure(tooltips=[('x', '@x'), ('y', '@y')])

# 绘制散点图
p.circle('x', 'y', size=10, fill_alpha=0.5, source=source)

# 显示图表
show(p)

在这个示例中，我们创建了一个散点图，其中x和y轴的数据包含了一些缺失值。我们使用了ColumnDataSource对象将数据传递给绘图对象，并设置了工具提示以显示x和y轴的值。

解决方法：使用NaN来替换缺失值

要解决工具提示显示不准确或不适用的问题，我们可以使用NaN（Not a Number）来替换缺失值。这样，在工具提示中将显示”NaN”，并且用户可以知道该数据点存在缺失值。

下面是修改后的示例代码：

import numpy as np

# 将缺失值替换为NaN
x = [1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9, 10]
y = [5, 4, 3, np.nan, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
data = {'x': x, 'y': y}
source = ColumnDataSource(data)

# 创建绘图对象
p = figure(tooltips=[('x', '@x'), ('y', '@y')])

# 绘制散点图
p.circle('x', 'y', size=10, fill_alpha=0.5, source=source)

# 显示图表
show(p)

在这个例子中，我们使用NumPy库的np.nan来表示缺失值。使用NaN替换缺失值后，工具提示将显示”NaN”，并且用户可以根据需要进行处理。