极客笔记Bokeh：选择要在图表中显示的x轴（而不是数字）
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库来选择要在图表中显示的x轴，而不是纯数字。Bokeh是一个强大的Python库，用于创建交互式的数据可视化图表。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh简介
Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它提供了多种绘图选项，包括折线图、散点图、柱状图等。Bokeh能够生成漂亮而功能强大的图表，同时还可以与其他Python库（如Pandas）进行集成，方便数据的处理和可视化。
选择要在图中显示的x轴
通常情况下，Bokeh会自动将数字作为x轴显示在图表中。但是在某些情况下，我们可能需要自定义x轴的内容，而不仅仅是数字。Bokeh提供了一种灵活的方式来选择要在图表中显示的x轴。
首先，我们需要创建一个Figure对象，并指定x轴和y轴的数据。接下来，我们可以使用Bokeh的工具栏中的选项来选择要在图表中显示的x轴。这些选项包括标准选项（如数字、日期等）和自定义选项。
例如，我们有一个含有姓名、年龄和职业的数据集。我们可以使用Bokeh来创建一个柱状图，其中x轴显示的是每个人的姓名，而不是简单的数字。以下是代码示例：
from bokeh.plotting import figure, show
# 创建数据集
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 19, 41],
'occupation': ['Engineer', 'Designer', 'Student', 'Manager']
}
# 创建Figure对象
p = figure(x_range=data['name'], plot_height=250, title="People's Age")
# 设置x轴和y轴数据
p.vbar(x=data['name'], top=data['age'], width=0.9)
# 显示图表
show(p)
在这个例子中，我们使用了Figure对象的vbar方法来创建一个柱状图。我们将姓名作为x轴的数据，并将年龄作为y轴的数据。通过这种方式，我们可以在图表中显示每个人的姓名，而不仅仅是数字。
使用ColumnDataSource选择要在图表中显示的x轴
除了上面的方法，还可以使用Bokeh的ColumnDataSource来选择要在图表中显示的x轴。ColumnDataSource是Bokeh中常用的数据源对象，可以将数据转换为可以在图表中使用的格式。
我们可以从Pandas DataFrame中创建一个ColumnDataSource对象，并指定要显示的x轴。以下是代码示例：
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.transform import factor_cmap
from bokeh.palettes import Turbo256
from bokeh.plotting import figure, show
import pandas as pd
# 创建数据集
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 19, 41],
'occupation': ['Engineer', 'Designer', 'Student', 'Manager']
}
# 创建Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(df)
# 创建Figure对象
p = figure(x_range=source.data['name'], plot_height=250, title="People's Age")
# 设置x轴和y轴数据
p.vbar(x='name', top='age', width=0.9, source=source, fill_color=factor_cmap('name', palette=Turbo256, factors=df['name']))
# 显示图表
show(p)
在这个例子中，我们首先使用Pandas创建了一个DataFrame对象，然后将其转换为ColumnDataSource对象。我们通过指定x_range参数来设置x轴的数据，并在vbar方法中使用source参数来指定数据源。
通过使用ColumnDataSource，我们可以更灵活地选择要在图表中显示的x轴，并且可以通过其他操作（如筛选、排序等）动态改变图表的内容。
总结
Bokeh是一个强大的Python库，可用于创建交互式数据可视化图表。通过使用Bokeh，我们可以选择要在图表中显示的x轴，而不仅仅是数字。本文介绍了两种方法：直接在Figure对象中选择x轴的内容，或者使用ColumnDataSource来灵活选择x轴的数据。使用这些方法，我们可以创建出更具有信息量和可视化效果的图表。
Bokeh提供了丰富的功能和选项，使得我们可以根据要求自定义图表的外观和交互方式。这使得Bokeh成为数据可视化的强大工具，不仅能够满足基本需求，还可以创建高度定制和交互式的图表。无论是初学者还是专业人士，都可以通过Bokeh轻松创建专业水平的可视化图表。