Easy Plotting for Streaming Data

Summary

James Bednar de Anaconda explica cómo crear visualizaciones de datos en tiempo real de forma sencilla utilizando HP Plot y Streams. Muestra cómo trabajar con flujos de datos usando la API de pandas sin necesidad de ser programador avanzado. Además, ilustra cómo configurar gráficos interactivos con HP Plot, destacando su integración con Streams para actualizar visualizaciones en tiempo real. El video cubre el uso de fuentes de datos propias con código en Python, proporcionando ejemplos de aplicaciones prácticas, y concluye con una demostración sobre cómo desplegar estos gráficos como aplicaciones web interactivas. Todo esto se realiza con pocas líneas de código en Python.

Takeaways

• 😀 Streams es un marco de trabajo en Python para manejar datos en tiempo real de manera sencilla y efectiva.
• 😀 No necesitas ser un programador de interfaces gráficas para trabajar con datos en tiempo real, ya que puedes usar APIs conocidas.
• 😀 Streams permite trabajar con DataFrames basados en Pandas, lo que facilita el manejo de datos en tiempo real si ya conoces la API de Pandas.
• 😀 Puedes visualizar datos en tiempo real con herramientas como HP Plot sin necesidad de aprender sobre bucles de eventos o callbacks.
• 😀 El uso de HP Plot permite crear visualizaciones interactivas de los datos, como hacer zoom o arrastrar los gráficos.
• 😀 Al combinar Streams con HP Plot, puedes obtener visualizaciones en vivo que se actualizan automáticamente a medida que los datos cambian.
• 😀 HP Plot también tiene características adicionales, como la posibilidad de superponer gráficos y crear diseños complejos.
• 😀 Es posible crear aplicaciones con estas visualizaciones de datos en vivo y desplegarlas de manera sencilla utilizando Panel o Bokeh.
• 😀 Para comenzar con Streams, puedes usar el framework con cualquier fuente de datos como Kafka, Dask o InfluxDB, adaptándolo a tus necesidades.
• 😀 Puedes escribir funciones personalizadas para extraer datos y visualizarlos en tiempo real, como por ejemplo datos sobre el uso de la CPU o memoria de tu computadora.
• 😀 Streams y HP Plot permiten desarrollar aplicaciones completas con visualización de datos en tiempo real de manera rápida y sencilla, sin requerir conocimientos profundos en programación web o interfaces gráficas.

Q & A

¿Qué es 'Streams' y cómo se relaciona con pandas?

Streams es un marco de trabajo en Python para trabajar con datos en tiempo real. Se integra bien con pandas, proporcionando DataFrames de pandas que se actualizan continuamente con nuevos datos. Esto permite trabajar con datos en vivo de manera similar a cómo se trabaja con pandas, pero con la capacidad de actualizaciones automáticas.

¿Qué tipo de fuentes de datos pueden usarse con Streams?

Streams funciona con varias fuentes de datos como Kafka, Dask, InfluxDB, y Cuda. También se puede integrar con marcos como Tornado, lo que permite manejar flujos de datos en tiempo real provenientes de diferentes fuentes.

¿Cómo se pueden visualizar los datos de Streams en un gráfico interactivo?

Usando HP plot, que se integra con Streams. HP plot permite crear gráficos interactivos con datos que se actualizan en tiempo real. Solo es necesario importar la extensión adecuada para Streams en HP plot, y luego los datos del DataFrame de Streams se graficarán de manera dinámica.

¿Cuál es la ventaja de usar HP plot con Streams en lugar de otros métodos?

La ventaja de usar HP plot con Streams es que puedes obtener gráficos interactivos en tiempo real sin tener que aprender detalles complejos sobre eventos, bucles de eventos o programación de interfaces gráficas. Es una forma más sencilla y rápida de visualizar datos en tiempo real.

¿Qué es la opción 'backlog' en HP plot y cómo se utiliza?

La opción 'backlog' en HP plot permite definir cuántos datos recientes se deben mostrar en el gráfico. Por ejemplo, si se configura un 'backlog' de 100, solo se mostrarán los últimos 100 puntos de datos, y los más antiguos se desplazarán fuera del gráfico a medida que nuevos datos lleguen.

¿Es posible detener la actualización de un gráfico en tiempo real?

Sí, es posible detener la actualización de un gráfico. Streams ofrece un método llamado 'stop' que permite pausar las actualizaciones automáticas, lo que es útil si deseas trabajar con un conjunto de datos estático o evitar la sobrecarga de memoria.

¿Cómo se puede integrar Streams con funciones personalizadas para visualizar datos propios?

Para integrar Streams con datos personalizados, solo necesitas crear una función en Python que obtenga o consulte tus datos (por ejemplo, desde una API, archivo o sensor) y luego pasarlo a un DataFrame de Streams. Luego, puedes visualizar estos datos usando HP plot o cualquier otro gráfico compatible.

¿Es posible crear aplicaciones web dinámicas con gráficos de Streams?

Sí, es posible crear aplicaciones web dinámicas utilizando Streams y HP plot. Puedes desarrollar una aplicación web que actualice automáticamente los gráficos en función de los datos en tiempo real. Esto se puede hacer fácilmente con unas pocas líneas de código usando herramientas como 'Panel' y 'Bokeh'.

¿Qué es la función Tornado en el contexto de Streams y HP plot?

Tornado es un marco de trabajo de Python que se usa en el fondo de Jupyter para manejar eventos en tiempo real. Streams aprovecha Tornado para registrar funciones que se ejecutan periódicamente o en respuesta a eventos. Esto facilita la actualización en tiempo real de los datos en un DataFrame y su visualización en gráficos interactivos.

¿Cómo se puede compartir un gráfico interactivo en tiempo real con otros usuarios?

Puedes compartir un gráfico interactivo en tiempo real al convertirlo en una aplicación web autónoma. Usando herramientas como 'Panel' o 'Bokeh', puedes generar un servidor web que muestre el gráfico y permita a otros usuarios interactuar con él en tiempo real. Esta aplicación puede ser ejecutada desde un notebook o un script de Python.