结合bokeh widgets与pandas_bokeh开发仪表盘报ValueError错误

你触发的ValueError核心原因是pandas_bokeh.plot_grid接收的二维布局列表中，每个子元素必须是单个Bokeh可渲染对象（属于LayoutDOM类的子类，比如绘图对象、控件、布局容器），你直接把widgets列表嵌套进了第一行的子列表中，相当于给布局塞了一个列表类型的元素，不符合Bokeh的布局规则。

首先调整布局结构，把两个控件先包装为Bokeh的行/列布局容器，再传入plot_grid即可解决空白和报错问题。如果后续需要实现筛选交互的动态更新，再给控件绑定对应的回调函数修改绘图数据源即可。

可直接运行的完整修改后代码 #

import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_bokeh 
from bokeh.io import show, curdoc 
from bokeh.layouts import column, layout, row
from bokeh.models import DateRangeSlider, Dropdown

#color palette
colors=['#FDE724','#D01C8B','#4DAC26']

#define the categorical variable
category_a = ['A','B','C']
category_b = ['X','Y','Z']

#set random seed to make the dataset reproducible
np.random.seed(42)

df_random2 = pd.DataFrame({
   'id': np.arange(0, 30),
   'date': pd.date_range(start='1/1/2021', periods=30, freq='D'),
   'month':np.random.randint(1, 12, 30),
   'sensor_1': np.random.uniform(0, 1,30),
   'sensor_2': np.random.uniform(10, 15, 30),
   'sensor_3': np.random.randint(0, 20, 30),
   'categorya': np.random.choice(category_a, 30, p=[0.2, 0.4, 0.4]),
   'categoryb': np.random.choice(category_b, 30, p=[0.6, 0.2, 0.2]),
})
#set index to id column
df_random2=df_random2.set_index('id')

mindate=df_random2['date'].min()
maxdate=df_random2['date'].max()

menucols = [("Category A", "categorya"),("Category B","categoryb")]

date_range_slider = DateRangeSlider(value=(mindate, maxdate),
                                    start=mindate, end=maxdate)

category_picker = Dropdown(label = "Column select", button_type="default", menu=menucols)

# Plot1 - Line plot
p_line= df_random2.groupby(['date']).mean().plot_bokeh(kind="line",y="sensor_2",color='#d01c8b',plot_data_points=True,show_figure=False)
# Plot2- Barplot
p_bar = df_random2.groupby(['date']).mean().plot_bokeh(kind="bar",y='sensor_2', colormap=colors,show_figure=False)

# Plot3- stacked bar chart
df_sensor=df_random2.drop(['date','month','categorya'],axis=1)
p_stack=df_sensor.groupby(['categoryb']).mean().plot_bokeh(kind='barh', stacked=True,colormap=colors,show_figure=False)

#Plot4- Scatterplot
p_scatter = df_random2.plot_bokeh(kind="scatter", x="month", y="sensor_2",category="categoryb",colormap=colors,show_figure=False)
#Plot5- Pie chart
p_pie= df_random2.groupby(['categoryb']).mean().plot_bokeh.pie(y='sensor_1',colormap=colors,show_figure=False)

#Plot6- Histogram
p_hist=df_sensor.plot_bokeh(kind='hist', histogram_type="stacked",bins=6,colormap=colors, show_figure=False)

# 修改点：将控件包装为行布局容器，符合LayoutDOM类型要求
widgets_row = row(date_range_slider, category_picker, sizing_mode="stretch_width")

# 修改点：布局列表的第一行传入包装好的布局容器，而非嵌套列表
plots=pandas_bokeh.plot_grid([[widgets_row],[p_line, p_bar,p_stack],[p_scatter, p_pie,p_hist]], plot_width=400, show_figure=False)

curdoc().add_root(plots)
curdoc().title = "layout"

运行方式 #

保存代码为dashboard.py后，在终端执行以下命令即可启动仪表盘：
bokeh serve --show dashboard.py

内容的提问来源于stack exchange，提问作者metaltoaster