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在bokeh图中选择和更新pandas数据框列

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
  1. 创建一个pandas数据框:
代码语言:txt
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data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 初始化bokeh图形输出:
代码语言:txt
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output_notebook()
  1. 创建一个bokeh图形对象:
代码语言:txt
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p = figure(title='Bokeh图', x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
  1. 选择和更新pandas数据框列:
代码语言:txt
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# 选择数据框的某一列
x = df['x']

# 更新数据框的某一列
df['y'] = df['y'] * 2
  1. 将数据添加到bokeh图形对象中:
代码语言:txt
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# 添加选择的列
p.line(x, df['y'], legend_label='Y列')

# 添加更新后的列
p.line(x, df['y'], legend_label='更新后的Y列', line_color='red')
  1. 显示bokeh图形:
代码语言:txt
复制
show(p)

这样,我们就可以在bokeh图中选择和更新pandas数据框列,并将其展示出来。在这个例子中,我们选择了数据框的'x'列和更新后的'y'列,并将它们添加到bokeh图形对象中进行展示。

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