• 【大胆开麦系列】老板给我半小时做一个可视化报表,其实我用python几分钟就做完了


    嗨害大家好鸭!我是小熊猫❤

    眼瞅着马上要下班了,

    老板突然发给我一堆东西,

    让我做完可视化报表再下班,还说:

    给你半小时吧,早做完早吃饭

    我有那么一瞬间的无语…

    请添加图片描述
    要不是我会点python 我怕是晚上走不辽了罢

    有什么python相关报错解答自己不会的、或者源码资料/模块安装/女装大佬精通技巧 都可以来这里:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=2Q3YTfym)或者+V:python10010问我

    请添加图片描述

    今天在下班的最后几分钟给大家介绍一个用 Python 制作可视化报表的案例,

    主要是使用到Dash+Tailwindcss

    • 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。
    • Tailwindcss则是一个实用程序优先的CSS框架,用于快速构建自定义界面。

    “这种框架只适用于那种只会实现页面布局美化元素而不关心实现业务逻辑的前端”。

    看看别人对它的评价,对于无交互的图表,完全足够了。

    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
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    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
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9

    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)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10

    结果如下,3列6行,包含水果、销售额、城市列。

    请添加图片描述
    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
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7

    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")
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    效果如下💥

    请添加图片描述

    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 = 💝 .""",
                            className="text-left prose prose-lg text-2xl  py-3 text-gray-600",
                        ),
                    ],
                    className="w-full mx-14 px-16 shadow-lg bg-white -mt-14 px-6 container my-3 ",
                ),
                html.Div(
                    html.Div(
                        children=[
                            html.Div(
                                children=[
                                    f"¥{total_amt}",
                                    html.Br(),
                                    html.Span("总销售额", className="text-lg font-bold ml-4"),
                                ],
                                className=" shadow-xl py-4 px-14 text-5xl bg-[#76c893] text-white  font-bold text-gray-800",
                            ),
                            html.Div(
                                children=[
                                    fruit_count,
                                    html.Br(),
                                    html.Span("水果数量", className="text-lg font-bold ml-4"),
                                ],
                                className=" shadow-xl py-4 px-24 text-5xl bg-[#1d3557] text-white  font-bold text-gray-800",
                            ),
                            html.Div(
                                children=[
                                    variables,
                                    html.Br(),
                                    html.Span("变量", className="inline-flex items-center text-lg font-bold ml-4"),
                                ],
                                className=" shadow-xl py-4 px-24 text-5xl bg-[#646ffa] text-white  font-bold text-gray-800",
                            ),
                            html.Div(
                                children=[
                                    city_count,
                                    html.Br(),
                                    html.Span("城市数量", className="text-lg font-bold ml-4"),
                                ],
                                className="w-full shadow-xl py-4 px-24 text-5xl bg-[#ef553b] text-white  font-bold text-gray-800",
                            ),
                        ],
                        className="my-4 w-full grid grid-flow-rows grid-cols-1 lg:grid-cols-4 gap-y-4 lg:gap-[60px]",
                    ),
                    className="flex max-w-full justify-between items-center ",
                ),
                html.Div(
                    children=[
                        html.Div(
                            children=[
                                dcc.Graph(id="example-graph", figure=fig),
                            ],
                            className="shadow-xl w-full border-3 rounded-sm",
                        ),
                        html.Div(
                            children=[
                                dcc.Graph(id="example-graph1", figure=fig1),
                            ],
                            className="w-full shadow-2xl rounded-sm",
                        ),
                    ],
                    className="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-4",
                ),
            ],
            className="bg-[#ebeaee]  flex py-14 flex-col items-center justify-center ",
        ),
        className="bg-[#ebeaee] container mx-auto px-14 py-4",
    )
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53
    • 54
    • 55
    • 56
    • 57
    • 58
    • 59
    • 60
    • 61
    • 62
    • 63
    • 64
    • 65
    • 66
    • 67
    • 68
    • 69
    • 70
    • 71
    • 72
    • 73
    • 74
    • 75

    效果如下

    请添加图片描述

    最后启动程序代码

    if __name__ == '__main__':
        # debug模式, 端口7777
        app.run_server(debug=True, threaded=True, port=7777)
        # 正常模式, 网页右下角的调试按钮将不会出现
        # app.run_server(port=7777)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    这样就能在本地看到可视化大屏页面,浏览器打开如下地址。

    http://127.0.0.1:7777
    请添加图片描述

    以后制作的图表不仅能在线展示,还能实时更新,属实不错~


    我要下班辽~都看到这里了,不点个赞再走吗?

    我是小熊猫,咱下篇文章再见啦(✿◡‿◡)

    请添加图片描述

  • 相关阅读:
    初识生成对抗网络(11)——利用Pytorch搭建WGAN生成手写数字
    “一键合并剪辑,轻松添加片头——全新的视频编辑工具让你成为视频制作达人“
    HTML
    C++中的map
    蓝桥杯 题库 简单 每日十题 day2
    Vivado IP中Generate Output Products的设置说明
    尤雨溪:Vite的现状与未来展望
    JVM(九) —— 运行时数据区之堆的详细介绍(四)
    你真的知道什么是 JDK吗?
    超越Postman,新一代国产调试工具Apifox,用起来够优雅
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_67575344/article/details/126528085