在Bokeh中，如何利用Categorical数据类型

在Bokeh中，可以使用Categorical数据类型来表示分类变量。通过使用Categorical数据类型，可以更好地展示数据之间的关系和差异。

要在Bokeh中使用Categorical数据类型，首先需要将数据转换为Categorical类型。可以使用pandas库中的Categorical()函数将数据转换为Categorical类型。

例如，假设有一个包含不同城市的数据集，可以将城市数据转换为Categorical类型，然后在Bokeh图表中使用这些城市数据进行可视化。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
import pandas as pd

# 创建一个包含城市数据的DataFrame
data = https://www.yisu.com/ask/{'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Beijing'],
    'population': [8175133, 8787892, 2243833, 9273000, 21540000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将城市数据转换为Categorical类型
df['city'] = pd.Categorical(df['city'])

# 创建一个ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(df)

# 创建一个柱状图
p = figure(x_range=df['city'], plot_height=350, title='Population by City')
p.vbar(x='city', top='population', width=0.9, source=source)

show(p)

在上面的例子中，首先创建一个包含城市数据的DataFrame，并将城市数据转换为Categorical类型。然后创建一个ColumnDataSource对象，将数据传递给柱状图的x和top参数，用于可视化不同城市的人口数据。最后使用show()函数显示柱状图。通过使用Categorical数据类型，可以更好地展示不同城市之间的人口差异。