Создайте приборную панель в Python из файла CSV [Простые шаги]

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Привет читатели! В этом уроке мы смотрим на то, как мы можем быстро построить приборную панель в Python, используя Dash, из файла CSV.

DASH – это Python Framework, которая позволяет всем для того, чтобы кто-нибудь построил панели в Python, в то время как не иметь необходимости справляться с Frontend.

Шаги, чтобы построить приборную панель в Python

Давайте теперь начнем и построить приборную панель в Python с помощью библиотеки Dash для отображения данных из файла CSV!

Шаг 1: Устраните данные, используя Puretly

Мы будем использовать простой файл CSV для источника данных, а именно набора данных серии COVID.

Я использую это COVID-19 DataSet из Kaggle. Как только вы будете готовы, мы можем начать использовать его.

Чтобы сделать участки, мы будем использовать библиотеку Python Dengly. Чтобы установить эту библиотеку, используйте:

pip install plotly

Давайте настроем данные временных серий для различных состояний. Мы будем использовать функцию Pandas Read_CSV () для чтения данных из нашего набора данных CSV. Это всего лишь 3 простых строки кода!

import plotly.express as px

df = pd.read_csv('covid_19_india.csv')

# Plot the scatterplot using Plotly. We ploy y vs x (#Confirmed vs Date)
fig = px.scatter(df, x='Date', y='Confirmed', color='State/UnionTerritory')
fig.update_traces(mode='markers+lines')
fig.show()

Теперь заговор должен дать вам приятную визуализацию данных. Давайте теперь сделаем это в нашем приложении.

Шаг 2: встраивать график с помощью тире

Чтобы сделать нашу приложение приборной панели, мы будем использовать Dash Отказ Установите эту библиотеку, используя:

pip install dash

Мы будем использовать DARM, чтобы сделать данные в макете.

До этого давайте настроим некоторые таблицы стилей (CSS) для нашей страницы, чтобы хорошо выглядеть! Я использую данные по умолчанию из это Dash Официальное руководство.

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

colors = {
    'background': '#F0F8FF',
    'text': '#00008B'
}

Давайте теперь настроем наши данные в этом макете.

# Our dataframe
df = pd.read_csv('covid_19_india.csv')

fig = px.scatter(df, x='Date', y='Confirmed', color='State/UnionTerritory')
fig.update_traces(mode='markers+lines')

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='COVID-19 Time Series Dashboard'),

    html.Div(children='''
        COVID-19 Dashboard: India.
    '''),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure=fig
    )
])

Шаг 3: Запустите сервер приложений с колбой

Теперь давайте, наконец, запустим сервер приложений (через колбу):

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Это запускает сервер на локальный порт 8050. Давайте посмотрим на вывод сейчас, когда мы идем http://localhost: 8050

Как видите, мы действительно имеем приятную интерактивную панель инструментов всего в нескольких линиях кода Python!

Заключение

В этом руководстве мы узнали, как мы могли бы создать приборную панель в Python из файла CSV, используя Dash.