交互式仪表板！Python轻松完成！

💡 引言
在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 📘ipywidget 模块创建交互式仪表板。

我们本次用到的数据集是 🏆Kaggle 的 CardioGoodFitness，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。

🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness 数据集』

⭐ ShowMeAI官方GitHub：github.com/ShowMeAI-Hu…

首先，我们需要导入所需的模块。
import pandas as pd
import ipywidgets
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
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我们先看一下数据变量。数据中包含 2 个连续变量，收入 Income 和英里数 Miles。

💡 看板Demo实现：了解Miles的分布
💦 准备工作
📘ipywidget 模块包含了很多可用的小部件。在这个演示中，我们将使用下拉框选择类别数据，以便更好地了解里程分布。我们将选择箱线图来绘制每个类别的里程数据。
%matplotlib widget

Drop down for boxplot variable to be select

drop_down_name = ipywidgets.Dropdown(options=list(df.drop(['Miles','Income'],axis=1).columns),

                            value=list(df.drop(['Miles','Income'],axis=1).columns)[0],
                            description='Columns:',
                            disabled=False)

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接下来，我们可以创建一个函数，允许输入用于绘制英里箱线图的列名称。

selected_vals = column used to plot

def boxplot(selected_vals):

plt.close('all')
fig = plt.figure(figsize=(9,5))
plt.style.use('seaborn')
sns.boxplot(df[selected_vals],df['Miles'])
plt.title('Boxplot of miles for' + selected_vals)
plt.show()

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之后，我们需要创建一个 📘layout/布局，Jupyter 交互式小部件具有一个 layout 属性，包含了许多影响小部件布局的 CSS 属性。
最简单的自定义是 HBox，它是一个水平布局的选择器，而 VBox 代表一个垂直布局的选择器。下面是 HBox 或 VBox 布局的示例。

下面我们准备输入和输出布局的显示。

layout for filtering

ui2 = ipywidgets.HBox([drop_down_name])

link your function to your input

out2 = ipywidgets.interactive_output(boxplot,

                                 {'selected_vals' : drop_down_name})

display your box plot

display(ui2,out2)
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上面散点图的输入是 x、y 和色调。因为每个变量都是一个选择，我们使用了下拉框。
💦 输入设计、选项、值和要定义的描述

dropbox select x axis

drop_down_x = ipywidgets.Dropdown(options=list(df.columns),

                            value=list(df.columns)[0],
                            description='X variable:',
                            disabled=False)

dropbox select y axis

drop_down_y = ipywidgets.Dropdown(options=list(['Miles','Income']),

                            value=list(['Miles','Income'])[0],
                            description='Y variable:',
                            disabled=False)

dropbox select category

drop_down_category= ipywidgets.Dropdown(options=list(df.drop(['Miles','Income'],axis=1).columns),

                            value=list(df.drop(['Miles','Income'],axis=1).columns)[0],
                            description='Category:',
                          disabled=False)

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💦 散点图绘制

scatter plot function

def scatter(x,y,category):

plt.close('all')
fig = plt.figure(figsize=(9,5))
plt.style.use('seaborn')
sns.scatterplot(data=df,x=x,y=y,hue=category)
plt.title('Scatterplot of ' +x+' versus '+ y)
#plt.xlabel('Date')
plt.show()

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💦 显示HBox或VBox的选择器布局

display the layout of filtering

ui3 = ipywidgets.HBox([drop_down_x,drop_down_y,drop_down_category])
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💦 将绘图与选择器相关联

related the plot link to filtering

out3 = ipywidgets.interactive_output(scatter,

                                 {'x' : drop_down_x,
                                 'y': drop_down_y,
                                 'category':drop_down_category})

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💦 显示选择后的输入和输出

display the input and output

display(ui3,out3)
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