在Bokeh应用中如何处理日期和时间范围选择

在Bokeh应用中处理日期和时间范围选择通常需要使用DateRangeSlider或DateRangeInput等工具。以下是一个简单的示例代码，展示如何在Bokeh应用中处理日期和时间范围选择：

from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models.widgets import DateRangeSlider
from bokeh.io import output_file, show

# 创建一个示例数据集
data = https://www.yisu.com/ask/{'date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=100),
    'value': np.random.randint(0, 100, 100)
}
source = ColumnDataSource(data)

# 创建一个日期范围选择器
date_range_slider = DateRangeSlider(title="Date Range", start=data['date'][0], end=data['date'][-1], value=https://www.yisu.com/ask/(data['date'][20], data['date'][80]))

# 创建一个图表
p = figure(x_axis_type="datetime", plot_height=350)
p.line(x='date', y='value', source=source)

# 定义一个回调函数，根据日期范围选择器的值更新数据源
def update_data(attr, old, new):
    start_date = pd.Timestamp(date_range_slider.value[0])
    end_date = pd.Timestamp(date_range_slider.value[1])
    new_data = https://www.yisu.com/ask/{'date': data['date'][(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)],
        'value': data['value'][(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)]
    }
    source.data = https://www.yisu.com/ask/new_data'value', update_data)

# 将图表和日期范围选择器组合在一起
layout = column(date_range_slider, p)
curdoc().add_root(layout)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的示例数据集，并使用DateRangeSlider创建了一个日期范围选择器。然后创建了一个图表，并定义了一个回调函数update_data，根据日期范围选择器的值更新数据源。最后，将图表和日期范围选择器放在一个布局中，并将其添加到Bokeh应用中。