Создание интерактивного отчета (DataApp) с помощью Datapane в Python. Создание отчетов с динамическими данными с помощью Datapane в Python.
Datapane — это библиотека Python, позволяющая создавать интерактивные отчеты с данными, информационные панели и презентации. С помощью Datapane вы можете легко создавать и публиковать визуализации данных, таблицы, карты и другие элементы, которые помогут вам эффективно обмениваться информацией о ваших данных.
Datapane разработан таким образом, чтобы его было легко использовать, а простой и интуитивно понятный API помогает быстро и эффективно создавать и настраивать отчеты. Он также предлагает ряд вариантов размещения и встраивания, что позволяет легко делиться нашими отчетами с другими, встраивать их в другие приложения или представлять их как часть слайд-шоу.
Особенности панели данных
Некоторые из ключевых особенностей включают в себя:
Интерактивные отчеты. Datapane позволяет пользователям создавать интерактивные отчеты, которые можно настроить в соответствии с конкретными потребностями. Отчеты могут включать диаграммы, таблицы и другие визуализации.
Информационные панели. С помощью Datapane пользователи могут создавать настраиваемые информационные панели, предоставляющие обзор ключевых показателей и тенденций данных. Панели мониторинга можно использовать совместно с другими пользователями для совместной работы и обратной связи.
Презентации: Datapane позволяет пользователям создавать интерактивные презентации, которые можно настроить с помощью диаграмм, таблиц и других визуализаций. Презентациями можно поделиться с другими для обратной связи и совместной работы.
Интеграция с Python. Datapane легко интегрируется с Python, что позволяет пользователям легко создавать визуализации и отчеты непосредственно из кода Python.
Облачный хостинг. Datapane предлагает облачный хостинг для отчетов, информационных панелей и презентаций, что упрощает совместное использование и совместную работу с другими.
Компоненты Datapane
Некоторые из ключевых компонентов библиотеки Datapane:
Отчет. Класс Report является основным компонентом Datapane и используется для создания отчетов. Отчеты могут включать одну или несколько визуализаций, таблиц данных или текстовых элементов.
Визуализации. Datapane предоставляет ряд параметров визуализации, включая диаграммы, графики, таблицы и карты. Эти визуализации можно создавать с помощью классов Plot, Table и Map, среди прочих.
Параметр: Datapane позволяет нам добавлять параметры в наши отчеты, которые можно использовать для управления поведением наших визуализаций. Параметры можно добавлять с помощью класса Parameter.
Хостинг: Datapane предлагает облачный хостинг для наших отчетов, что позволяет нам легко делиться ими с другими. Мы можем публиковать наши отчеты на платформе Datapane, которая предоставляет уникальный URL-адрес, которым можно поделиться с другими.
Встраивание: Datapane позволяет нам встраивать наши отчеты в другие приложения или веб-сайты. Мы можем встраивать наши отчеты, используя код HTML, Markdown или iFrame.
Информационная панель: Datapane также предлагает функции информационной панели, что позволяет нам создавать интерактивные информационные панели, которые отображают несколько визуализаций в одном представлении. Панели мониторинга можно создавать с помощью класса Dashboard.
Презентация. Наконец, Datapane позволяет нам создавать презентации, похожие на отчеты, но предназначенные для представления в формате слайд-шоу. Презентации могут включать слайды с текстом, изображениями и визуализациями и могут быть созданы с помощью класса Presentation.
Как использовать панель данных
Использовать Datapane просто.
Установить панель данных
Для начала нам нужно установить пакет Datapane с помощью pip:
pip install datapane
Создайте простое приложение (отчет)
В качестве примера мы собираемся создать простой отчет, используя хорошо известный набор данных IRIS:
Мы создадим интерактивную диаграмму, используя Altair, популярную библиотеку визуализации данных. На диаграмме будет отображаться соотношение между длиной чашелистика и шириной чашелистика, и она будет окрашена по видам. Код:
import altair as alt import datapane as dp from vega_datasets import data df = data.iris() fig = ( alt.Chart(df) .mark_point() .encode(x=alt.X("sepalLength", scale=alt.Scale(zero=False)), y=alt.X("sepalWidth", scale=alt.Scale(zero=False)), color="species") ) view = dp.Select(dp.Plot(fig, label="Plot"), dp.DataTable(df, label="Data")) view
Отчет
Сохранить отчет
Мы можем сохранить наш отчет в файл html, используя следующий код.
dp.save_report(view, path="my_report.html")
Ограничения панели данных
Хотя Datapane является мощным инструментом для анализа и визуализации данных, необходимо учитывать некоторые ограничения:
Ограниченная настройка. Хотя Datapane позволяет настраивать отчеты и визуализации, существуют некоторые ограничения на уровень настройки, который может быть достигнут. Это может не подойти для пользователей, которым требуется высокий уровень настройки.
Ограниченные типы файлов. В настоящее время Datapane поддерживает ограниченное количество типов файлов для экспорта отчетов, информационных панелей и презентаций. Это может быть проблемой для пользователей, которым требуются определенные типы файлов.
Стоимость. Хотя Datapane предлагает бесплатный тарифный план, некоторые его функции доступны только в платных тарифных планах. Это может не подойти для пользователей с ограниченным бюджетом.
Разве это не просто!
Ищете что-то продвинутое?
См. это.
— — —
Почему отчет Datapane пошел в спортзал?
Чтобы получить гистограмму!
🙂🙂🙂