学习使用Dash Python创建动态仪表盘

一、引言

在大数据时代，数据可视化已成为最受欢迎的方式之一。数据可视化不仅可以帮助数据科学家快速发现数据中的模式，还可以让非专业人士了解他们的数据。在Python世界中，Dash是一个流行的Python框架，可以快速创建和部署交互式Web应用程序和动态仪表板。这篇文章将介绍如何使用Dash Python创建动态仪表板。

二、仪表板设计

仪表板设计是动态仪表板创建的第一步。在设计过程中，需要考虑哪些数据需要在仪表板中显示，以及如何展示这些数据。设计阶段还需要确定图表类型，布局和交互性。在这个例子中，我们将使用美国疫情数据创建一个简单的仪表板。我们将使用Plotly图表库绘制折线图和散点图。

三、安装Dash和依赖项

在创建动态仪表板之前，需要安装Dash和其依赖项。可以使用pip来安装所需的软件包。使用以下命令安装Dash和其依赖项：

pip install dash pandas plotly

四、加载数据

在本例中，我们将使用美国疾病控制和预防中心（CDC）提供的COVID-19新冠病毒数据。我们将使用Pandas库来加载和处理数据。使用以下代码加载数据：

import pandas as pd

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

五、绘制图表

我们将使用Plotly库来绘制动态仪表板中的图表。首先，我们将绘制散点图，该图显示美国每个州的确诊病例和死亡人数。使用以下代码绘制散点图：

import plotly.express as px

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

接下来，我们将绘制每个州的总病例和死亡人数的时间序列图。使用以下代码绘制时间序列图：

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、创建仪表板

现在我们有了两个图表，我们可以将它们放在一起，创建一个交互式仪表板。我们将使用Dash库创建仪表板。以下是创建交互式仪表板的完整代码：

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)

我们使用Dash库中的Dash类创建应用程序，并使用Dash Core Components和Dash HTML Components库中的组件创建布局。我们使用两个dcc.Graph组件添加我们绘制的散点图和时间序列图。 最后，我们使用app.run_server()启动应用程序并在Web浏览器中查看仪表板。 运行仪表板之后，您可以尝试与这些组件进行交互，例如缩放散点图和选择州显示在时间序列图中。

七、总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python中的Dash框架创建动态仪表板。我们使用美国COVID-19疫情数据作为案例研究，使用Plotly图表库绘制折线图和散点图，并使用Dash Core Components和Dash HTML Components库创建仪表板。通过本文的学习，读者将了解仪表板的设计、安装Dash和依赖项、加载数据、绘制图表和创建仪表板等几个方面，希望读者能够在实际应用场景中应用所学的知识。