利用ColumnDataSource()实现数据筛选和过滤功能

在Bokeh中，可以使用ColumnDataSource()类来实现数据筛选和过滤功能。ColumnDataSource()是一个将数据以列的方式进行存储和管理的数据容器。它可以接收一个字典、一个DataFrame对象或一个从pandas中导入的数据表格等作为输入。通过使用ColumnDataSource()，可以方便地对数据进行筛选和过滤，以满足不同的需求。

下面是一个使用ColumnDataSource()实现数据筛选和过滤功能的例子。

首先，我们需要导入必要的库和模块。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import column

接下来，我们创建一个示例数据集，该数据集包含了三个列：x、y和category。

data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [5, 4, 3, 2, 1],
    'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']
}

然后，我们创建一个ColumnDataSource对象，并将数据传递给它。

source = ColumnDataSource(data=data)

接着，我们创建一个图形对象，并使用ColumnDataSource对象作为数据源。

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle('x', 'y', source=source, size=10)

现在，我们可以使用source.data属性来访问ColumnDataSource对象中的数据。例如，要筛选出category为'A'的数据，可以使用以下代码。

filtered_data = {
    'x': [],
    'y': [],
    'category': []
}

for i in range(len(source.data['category'])):
    if source.data["category"][i] == 'A':
        filtered_data['x'].append(source.data["x"][i])
        filtered_data['y'].append(source.data["y"][i])
        filtered_data['category'].append(source.data["category"][i])

source.data = filtered_data

上述代码会从原始数据中筛选出category为'A'的数据，并将筛选后的数据重新设置到ColumnDataSource对象中。

最后，我们将图形对象和筛选后的数据一起显示。

show(column(p))

这是一个简单的使用ColumnDataSource()实现数据筛选和过滤功能的例子。通过修改筛选条件，可以实现根据自己的需求对数据进行灵活的筛选和过滤。