Datatableでデータサイエンスの効率化をしたい(アソシエーションルール)

↓この続きです。 esu-ko.hatenablog.com

今回はアソシエーションルールに関してです。
アソシエーションルールはグラフ作成などではなく、
結果データを各指標やfrom/toで繰り返しソートしたくなります。

▼アソシエーションルールはこちら

esu-ko.hatenablog.com

esu-ko.hatenablog.com

使用するもの

ipywidget では操作可能なテーブルが見つからなかったので、bokehを使うことにします。

bokehのデータテーブルは、カラムで自由にソート可能です。

基本的な使い方

bokehでデータを扱うためには専用のオブジェクトにする必要があります。

#表示するためのパーツ用
from bokeh.models.widgets import , TableColumn, DataTable
#データソース用
from bokeh.models import ColumnDataSource
#表示の操作よう
from bokeh.plotting import output_notebook, show

output_notebook()

df = #適当なデータフレーム

#データ1
source = ColumnDataSource(df)

#データ2:カラム
tc = [TableColumn(field = c,title=c) for c in df.columns]

TableColumnのfieldとColumnDataSourceの絡む名で後ほどマッピングされます。

これをDataTableに渡すことでGUIでソート可能なテーブルを出せます。

data_table = DataTable(source = source, columns = tc,width=600, height=500, fit_columns=True)

show(data_table)