Python Bokeh绘制三级分类柱状图失败，请求技术协助

我尝试用Python的Bokeh库绘制三级分类柱状图，但绘图功能一直无法正常运行，希望能帮忙排查问题。以下是我的代码：

from bokeh.models import ColumnDataSource, FactorRange
from bokeh.io import show
p = figure(plot_height=250, title="Fruit Counts by Year")
#tp是我的pandas DataFrame数据
x1=list(tp['SRN'])
x2=list(tp['SN'])
x3=list(tp['PN'])
counts = list(tp['VS.FEGE.RXMAXSPEED'])
x=[("SRN"+str(a1),"SN"+str(a2),"pN"+str(a3)) for a1,a2,a3 in zip(x1,x2,x3...

看了你的代码，我发现几个关键问题导致绘图无法正常运行：

• 缺少figure类的导入：你只导入了ColumnDataSource和FactorRange，但figure是从bokeh.plotting模块导入的，没有这一行会直接触发NameError。
• 语法错误：列表推导式的zip(x1,x2,x3...没有闭合括号，代码连执行都通不过。
• 核心绘图逻辑缺失：你没有创建数据源关联数据，也没有调用vbar方法绘制柱状图，最后也没调用show(p)显示图表。

这里给你修正后的完整代码示例，你可以参考调整：

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

# 这里是模拟你的tp DataFrame，替换成你的真实数据即可
tp = pd.DataFrame({
    'SRN': [1, 1, 2, 2],
    'SN': [10, 20, 10, 20],
    'PN': [100, 200, 100, 200],
    'VS.FEGE.RXMAXSPEED': [50, 60, 70, 80]
})

# 正确构建三级分类的x轴因子元组
x = [(f"SRN{a1}", f"SN{a2}", f"PN{a3}") for a1, a2, a3 in zip(tp['SRN'], tp['SN'], tp['PN'])]
counts = tp['VS.FEGE.RXMAXSPEED'].tolist()

# 创建Bokeh的数据源对象
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, counts=counts))

# 创建figure时必须指定x_range为FactorRange，适配三级分类结构
p = figure(plot_height=250, title="Fruit Counts by Year", x_range=FactorRange(*x))

# 绘制柱状图，关联数据源中的字段
p.vbar(x='x', top='counts', width=0.9, source=source)

# 旋转x轴标签，避免长标签重叠影响可读性
p.xaxis.major_label_orientation = 1.2

# 显示图表
show(p)

主要修正点说明：

1. 补充了from bokeh.plotting import figure的导入，解决figure未定义的问题。
2. 补全了列表推导式的语法，确保代码能正常解析。
3. 创建ColumnDataSource来管理数据，这是Bokeh处理数据的标准方式，也能更好地支持后续交互功能。
4. 初始化figure时指定x_range=FactorRange(*x)，让x轴正确识别三级分类的因子结构。
5. 添加vbar方法绘制柱状图，绑定x轴和数值字段。
6. 调整x轴标签的旋转角度，避免三级分类的长标签互相重叠。
7. 最后调用show(p)来渲染并打开图表。

你可以把自己的真实数据替换掉示例中的tp DataFrame，然后运行代码试试，如果还有问题可以再补充报错信息或者数据结构细节~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sadegh