學習使用Dash Python創建動態儀錶盤

一、引言

在大數據時代，數據可視化已成為最受歡迎的方式之一。數據可視化不僅可以幫助數據科學家快速發現數據中的模式，還可以讓非專業人士了解他們的數據。在Python世界中，Dash是一個流行的Python框架，可以快速創建和部署交互式Web應用程序和動態儀錶板。這篇文章將介紹如何使用Dash Python創建動態儀錶板。

二、儀錶板設計

儀錶板設計是動態儀錶板創建的第一步。在設計過程中，需要考慮哪些數據需要在儀錶板中顯示，以及如何展示這些數據。設計階段還需要確定圖表類型，布局和交互性。在這個例子中，我們將使用美國疫情數據創建一個簡單的儀錶板。我們將使用Plotly圖表庫繪製折線圖和散點圖。

三、安裝Dash和依賴項

在創建動態儀錶板之前，需要安裝Dash和其依賴項。可以使用pip來安裝所需的軟件包。使用以下命令安裝Dash和其依賴項：

pip install dash pandas plotly

四、加載數據

在本例中，我們將使用美國疾病控制和預防中心（CDC）提供的COVID-19新冠病毒數據。我們將使用Pandas庫來加載和處理數據。使用以下代碼加載數據：

import pandas as pd

url = 'https://data.cdc.gov/resource/9mfq-cb36.csv'
df = pd.read_csv(url)

五、繪製圖表

我們將使用Plotly庫來繪製動態儀錶板中的圖表。首先，我們將繪製散點圖，該圖顯示美國每個州的確診病例和死亡人數。使用以下代碼繪製散點圖：

import plotly.express as px

fig1 = px.scatter(df, x='tot_cases', y='tot_death', color='state')

接下來，我們將繪製每個州的總病例和死亡人數的時間序列圖。使用以下代碼繪製時間序列圖：

import plotly.graph_objs as go

fig2 = go.Figure()

for state in df['state'].unique():
    state_df = df[df['state'] == state]
    fig2.add_trace(go.Scatter(x=state_df['submission_date'], y=state_df['tot_cases'],
                               mode='lines', name=state + ' Total Cases'))

for state in df['state'].unique():
    state_df = df[df['state'] == state]
    fig2.add_trace(go.Scatter(x=state_df['submission_date'], y=state_df['tot_death'],
                               mode='lines', name=state + ' Total Deaths'))

fig2.update_layout(title='Total Cases and Deaths by State', xaxis_title='Date', yaxis_title='Count')

六、創建儀錶板

現在我們有了兩個圖表，我們可以將它們放在一起，創建一個交互式儀錶板。我們將使用Dash庫創建儀錶板。以下是創建交互式儀錶板的完整代碼：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(children=[
    html.H2(children='COVID-19 Tracker'),

    dcc.Graph(
        id='scatter-plot',
        figure=fig1
    ),

    dcc.Graph(
        id='line-chart',
        figure=fig2
    )
])

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

我們使用Dash庫中的Dash類創建應用程序，並使用Dash Core Components和Dash HTML Components庫中的組件創建布局。我們使用兩個dcc.Graph組件添加我們繪製的散點圖和時間序列圖。 最後，我們使用app.run_server()啟動應用程序並在Web瀏覽器中查看儀錶板。 運行儀錶板之後，您可以嘗試與這些組件進行交互，例如縮放散點圖和選擇州顯示在時間序列圖中。

七、總結

在本文中，我們介紹了如何使用Python中的Dash框架創建動態儀錶板。我們使用美國COVID-19疫情數據作為案例研究，使用Plotly圖表庫繪製折線圖和散點圖，並使用Dash Core Components和Dash HTML Components庫創建儀錶板。通過本文的學習，讀者將了解儀錶板的設計、安裝Dash和依賴項、加載數據、繪製圖表和創建儀錶板等幾個方面，希望讀者能夠在實際應用場景中應用所學的知識。