Python可视化报表

时间:2022-05-23 法纳斯特人气:0

大家好，我是小F～

在数据展示中使用图表来分享自己的见解，是个非常常见的方法。

这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一，这些工具为数据提供了精美的图形解释。

当然了，这些工具也有着不少缺点，比如不够灵活，无法让你自己创建设计。

当你对图表展示要求定制化时，编程也许就比较适合你，比如Echarts、D3.js。

今天小F给大家介绍一个用Python制作可视化报表的案例，主要是使用到Dash+Tailwindcss。

可视化报表效果如下，水果销售情况一览~

Dash是基于Plotly搭建的Dashbord框架，支持Python、R和Julia。使用Dash，你可以创建自定义响应式仪表板。

相关文档

说明：https://www.tailwindcss.cn/docs

下面就给大家讲解下如何通过Dash+Tailwindcss搭建可视化报表～

首先安装相关的Python库，然后导入。

import dash
import pandas as pd
import plotly.express as px
from dash import dcc, html

使用到了Pandas、Plotly、dash这三个Python库。

我们需要把Tailwindcss的CDN作为external_script，并将其传递给我们的应用程序实例，这样我们才可以成功使用Tailwindcss。

# 导入tailwindcss的CDN
external_script = ["https://tailwindcss.com/", {"src": "https://cdn.tailwindcss.com"}]
 
# 创建Dash实例
app = dash.Dash(
    __name__,
    external_scripts=external_script,
)
app.scripts.config.serve_locally = True

使用Pandas创建水果销售数据，随便虚构了一个。

# 创建数据
df = pd.DataFrame(
    {
        "Fruit": ["苹果", "橙子", "香蕉", "苹果", "橙子", "香蕉"],
        "Amount": [4.2, 1.0, 2.1, 2.32, 4.20, 5.0],
        "City": ["北京", "北京", "北京", "上海", "上海", "上海"],
    }
)
 
print(df)

结果如下，3列6行，包含水果、销售额、城市列。

处理一下相关的数据，水果单数、销售总额、城市单数、变量数。

# 水果单数
fruit_count = df.Fruit.count()
# 销售总额
total_amt = df.Amount.sum()
# 城市单数
city_count = df.City.count()
# 变量数
variables = df.shape[1]

创建图表实例，一个柱状图、一个箱型图。

# 柱状图1, 不同水果不同城市的销售额
fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")
 
# 箱型图1, 不同城市的销售额分布情况
fig1 = px.box(df, x="City", y="Amount", color="City")

效果如下。

剩下就是文字模块啦，文字+CSS样式。

其中排版布局美化，通过Tailwindcss来实现。

app.layout = html.Div(
    html.Div(
        children=[
            html.Div(
                children=[
                    html.H1(children="水果销售--可视化报表", className=" py-3 text-5xl font-bold text-gray-800"),
                    html.Div(
                        children="""Python with Dash =

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