Pandas和Bokeh绘制多条线

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas和Bokeh绘制多条线。
阅读更多：Pandas 教程

准备工作

为了绘制这些线，我们首先需要安装必要的库。Bokeh和Pandas是必须的，它们可以通过pip安装：

pip install bokeh pandas

数据处理

接下来，我们需要处理数据并将其放入Pandas DataFrame中。在这个例子中，我们将使用销售数据。每行代表一笔交易，包括日期、销售额、成本和利润。我们将按照日期对数据进行分组，并计算每日总销售额、总成本和总利润。

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 将日期转换为datetime格式，并按日期进行排序
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.sort_values(by=['Date'])

# 将数据按日期进行分组，并计算每日总销售额、总成本和总利润
daily_sales = df.groupby('Date')['Sales', 'Cost', 'Profit'].sum()

绘制多条线

现在，我们已经准备好将数据可视化。我们将使用Bokeh库来绘制这些线。
我们将使用Bokeh的ColumnDataSource类来存储数据。这个类允许我们将数据转换为可视化格式，并在绘图时轻松引用。

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

# 创建ColumnDataSource实例
source = ColumnDataSource(daily_sales)

# 创建图形实例
p = figure(x_axis_type='datetime')

# 绘制线
p.line(x='Date', y='Sales', source=source, legend_label='Sales')
p.line(x='Date', y='Profit', source=source, color='red', legend_label='Profit')
p.line(x='Date', y='Cost', source=source, color='green', legend_label='Cost')

# 显示图形
show(p)

这将绘制三条线，分别代表每日总销售额、总成本和总利润。

自定义绘图

Bokeh允许我们对图形进行自定义。我们可以更改图形的样式、轴和图例。

# 修改轴标签
p.xaxis.axis_label = "Date"
p.yaxis.axis_label = "Amount"

# 修改轴刻度
p.xaxis.major_label_orientation = 3.14 / 4

# 修改图例
p.legend.location = "top_left"
p.legend.click_policy = "hide"

# 修改线宽度和样式
p.line(x='Date', y='Sales', source=source, legend_label='Sales',
       line_width=2, line_dash='dashed', line_color='blue')
p.line(x='Date', y='Profit', source=source, color='red', legend_label='Profit',
       line_width=1.5)
p.line(x='Date', y='Cost', source=source, color='green', legend_label='Cost',
       line_width=1.5)

总结

在本文中，我们介绍了使用Pandas和Bokeh绘制多条线的方法。我们利用ColumnDataSource将数据转换为可视化格式，并使用Bokeh的figure和line函数进行绘图。此外，我们还使用了Bokeh的其他功能，包括更改轴标签和样式，修改图例，以及绘制不同样式的线。通过这些简单的步骤，我们可以轻松地可视化和比较不同时间序列的数据。