Python3：从新数据源更新散景数据表

Question

我正在尝试编写一个散景应用程序，其中通过单击地图中的一个点来选择 DataTable 的数据源。此 mapplot 的回调函数选择数据，然后应将其绘制在 DataTable 中。

我使用“dummy-data”启动 DataTable 以使其正确显示。单击一个点（站）后，mapplot 的回调函数应该更新表的数据源，因此显示选定的数据。但我在更新表的数据源时遇到了困难，只有一行更新/显示。

这是我的应用程序中的一些简化代码：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.events import Tap
from bokeh.models import TapTool, DateFormatter
from bokeh.tile_providers import get_provider, Vendors
from bokeh.models.widgets import DataTable, TableColumn
from bokeh.layouts import layout, row
from bokeh.io import curdoc

def callback(event):
    """
    Callback function for tap event in mapplot
    """
    # change data for table
    df = ColumnDataSource(data=dict(index=[50000000,55000000,60000000], LT=[13.5,20.2,-3.1])) 
    data_table.source = df


dfm = ColumnDataSource(data=dict(x=[1196199], y=[5907860])) # samplestation for mapplot
df = ColumnDataSource(data=dict(index=[0], LT=['NaN'])) # initial data for datatable

#### Mapplot
tile_provider = get_provider(Vendors.CARTODBPOSITRON)
tools_to_show_p1 = 'box_zoom,pan,save,reset,tap,wheel_zoom'
p1 = figure(x_range=(1043319, 1471393), y_range=(5684768, 6176606),
           x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator", 
           tools=tools_to_show_p1, sizing_mode="scale_both")
p1.add_tile(tile_provider)
p1.circle(x="x", y="y", size=15, fill_color="blue", fill_alpha=0.4, source=dfm)


#### Datatable

datefmt = DateFormatter(format="%m/%d/%Y %H:%M:%S")
columns = [
       TableColumn(field="index", title="date", formatter=datefmt),
       TableColumn(field="LT", title="LT"),
    ]
data_table = DataTable(source=df, columns=columns, width=300, height=600, fit_columns=True, editable=True)

#### Events
taptool = p1.select(type=TapTool)
p1.on_event(Tap, callback)

doc_layout = layout(children=[row(p1, data_table)], sizing_mode='fixed')
curdoc().add_root(doc_layout)

注意：你不能在 jupyter notebook 中运行它，它必须以bokeh serve xxx.py --show 运行

如何更新我的 DataTable 以显示整个数据？

（请不要使用 JsCallback 函数，因为我有不同的逻辑如何完成整个回调，这只是一个简化的示例）

Answer 1

您不应替换 ColumnDataSource。相反，您应该更新 CDS，将其分配给其.data 属性：

data_table.source.data = new_data

请注意，.data 应为generally be a plain Python dict。您可以使用 ColumnDataSource.from_df(...) 将 DatFrame 转换为预期的格式。在未来的版本中，这些类型的东西会发出明确的错误。