利用Python实现可视化数据分析：基于Bokeh的实际应用！

作为一个数据科学家，我们需要处理各种各样的数据，从而进行分析和预测。可视化数据是非常重要的一步，因为它可以让我们更直观地了解数据的属性和趋势。在这篇文章中，我将介绍如何利用Python和Bokeh库实现可视化数据分析。我们将使用一组关于餐厅的数据，通过不同类型的图表来展示这些数据。

Bokeh是一个Python库，用于构建交互式数据可视化应用程序。其特点是可以在现代网络浏览器中呈现大量数据，而无需使用插件或其他工具。Bokeh支持多种可视化类型，包括线图、散点图、条形图、面积图、热力图、地图、图表、甚至3D图表。

在这个例子中，我们将使用Bokeh的图形对象和数据源，构建一个简单的Web应用程序，用于查看有关餐厅的数据。

安装Bokeh

要开始使用Bokeh，您需要使用pip进行安装。在命令行中输入以下命令：

```
pip install bokeh
```

安装完成后，您可以导入Bokeh并开始使用它。

导入必要的库和数据

在开始之前，我们需要导入一些Python库。这些库包括pandas用于数据分析，numpy用于数值计算，以及Bokeh库和相关的工具。

```
import pandas as pd
import numpy as np

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models.tools import HoverTool
```

在此之后，我们需要导入要使用的数据集。这里我将使用一个名为“resturant_data.csv”的数据文件，其中包含有关不同餐厅的信息。

```
data = pd.read_csv('restaurant_data.csv')
```

数据分析

在开始构建图表之前，我们需要对数据进行分析和筛选。在本例中，我们将使用一些基本的数据分析技术，并使用pandas库来查找有用的信息。

首先，我们需要查看数据的不同列，以了解有哪些属性可用。

```
print(data.columns)
```

输出结果为：

```
Index(['Restaurant', 'Cuisine', 'Rating', 'Price'], dtype='object')
```

我们需要对这些列进行分析，并提取一些有用的信息。在此示例中，我们将使用以下代码来计算每个菜系的平均评分和平均价格：

```
cuisine_list = list(data["Cuisine"].unique())

cuisine_rating = []
cuisine_price = []

for cuisine in cuisine_list:
    cuisine_df = data[data['Cuisine'] == cuisine]
    rating_mean = np.mean(cuisine_df["Rating"])
    price_mean = np.mean(cuisine_df["Price"])
    cuisine_rating.append(rating_mean)
    cuisine_price.append(price_mean)
```

生成数据源

使用Bokeh，我们需要将数据转换为数据源。这是通过创建一个ColumnDataSource对象来完成的，该对象包含数据集中的所有列。在这个例子中，我们只需要两个列：Cuisine和Rating。因此，我们将使用以下代码来创建数据源：

```
source = ColumnDataSource(data=dict(cuisines=cuisine_list, ratings=cuisine_rating))
```

创建图表

我们将使用Bokeh的Figure函数创建图表。此函数需要您指定图表的尺寸、轴范围和其他属性。

这里我们将创建一个折线图，它将餐厅的平均评级与菜系进行比较。在此之后，我们将使用HoverTool添加工具提示，当用户将鼠标悬停在图表上时，将显示有关该数据点的信息。

```
p = figure(x_range=cuisine_list, plot_height=350, title="Restaurant Ratings by Cuisine",
           toolbar_location=None, tools="")

p.line(x='cuisines', y='ratings', line_width=2, source=source)

p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0

hover = HoverTool(tooltips=[("Cuisine", "@cuisines"), ("Rating", "@ratings")])
p.add_tools(hover)

show(p)
```

输出结果为：

![restaurant_ratings.png](https://cdn.jsdelivr.net/gh/kara-woo/cdn/images/restaurant_ratings.png)

在这个例子中，我们成功地创建了一个重要的图表，它展示了不同餐厅的平均评级。我们还添加了交互式工具提示，使用户可以更轻松地查看数据。

结论

此处我们已经了解了如何利用Python和Bokeh创建数据可视化应用程序。在这个例子中，我们使用一组餐厅数据，通过不同类型的图表展示了这些数据。Bokeh不仅可以创建各种类型的图表，而且还可以将这些图表集成到Web应用程序中，以便用户可以更轻松地查看和使用数据。

在进行数据分析和可视化时，Bokeh的灵活性和易用性使其成为处理大量数据的理想工具。因此，如果您是一名数据科学家或研究员，我强烈建议您使用Bokeh。