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。

说明:https://dash.plotly.com/introduction

案例:https://dash.gallery/Portal/

源码:https://github.com/plotly/dash-sample-apps/

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。

说明:https://www.tailwindcss.cn/docs

GitHub:https://github.com/tailwindlabs/tailwindcss

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 = 💝 .""",
                        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",
 

效果如下。

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)

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

以后制作的图表不仅能在线展示,还能实时更新,属实不错~

好了,今天的分享到此结束,大家可以自行去动手练习。

项目代码已上传,公众号回复「水果销售」即可获取。

万水千山总是情,点个 👍 行不行

···  END  ···

本文介绍了Python如何制作报表,主要分为三个部分:导出Excel报表、导出PDF报表和生成前端统计图表。通过本文的介绍,相信读者已经了解了Python如何快速生成各种报表,并可以在实际开发中根据需要进行灵活应用。 (1)什么是xlrd模块?python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。(2)为什么使用xlrd模块?在UI自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心,所以此模块非常实用。xlrd模块可以用于读取Excel的数据,速度非常快,推荐使用! 大家好,我是小z今天给大家来一波实战,使用Python自动化生成数据报表!从一条条的数据中,创建出一张数据报表,得出你想要的东西,提高效率。主要使用到pandas、xlwings以及mat... 使用python制作一个简单的工作簿:①导包 ( xlwt扩展包,用于excel的读取,实现表单和指定单元格的写入。)import xlwt②创建工作簿workbook = xlwt.Workbook()③创建工作表sheet1 = workbook.add_sheet(u'练习表1')sheet2= workbook.add_sheet(u'练习表2')④定义首行标题内容title = [u'n... 最近在项目中做了一个生成并导出word报表的功能,在这里分享给大家。 经过查看ESPC原有的生成报表代码和网上查阅的一些方法,解决方案的思路如下: **1.**利用pychartdir库生成图表,保存图片,转成字节数据 **2.**然后使用office办公软件编写所需要的模板word,另存为xml文件 **3.**利用jinja2库渲染修改好的模板,然后写入.doc文件即可 那下面我将我实现的过程... 原标题:如何使用Python快速制作可视化报表数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示,数据可视化技能在2017年中国最热门技能中排名第一。 就数据分析而言,可视化探索几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数... 是这样的,当时参与公司的一个项目,我的任务是出报表,听到任务时,心中顿时乐开了花,呜呼,这个简单,不就是出个报表吗。这个案例是让我们将数据以上表格的形式输出,指标名称是白色,单元格是黑色,此外数据中,红色是大于平均值进行得标注,蓝色是小于平均值进行的标注,表格字体为宋体。再对单元格进行修改之前,我们要先求出来原煤产量当期值,原油产量长期值,天然气产量当期值,这三列数据中大于平均值和小于平均值的数据在Dataframe的位置,同时得出该数据在excel的位置,方便在进行单元格的格式修改。