Django et pandas : quel est le meilleur façon d'inserer des graphes, des dashboards etc... avec django et pandas?

Question

je souhaite savoir quelle est la meilleur façon d'intégrer plusieurs représentation graphique (bar,line,pie...) dans un site créer à partir de django et dans les views sont purement des dataframes. J'ai déjà quelque piste comme ploty express, le fait de convertir pandas en to_html ou to_json, il y a bokeh...etc mais je n'arrive vraiment pas à décider lequel choisir, en plus je manque de source de documentation, merci

extrait de mon view :

def revenu_view(request):
    details = details_revenu()
    print(details)
    localite = localite_revenu()
    print(localite)
    details = details.to_html(index = False, table_id="table_details_revenu")
    localite = localite.to_html(index=False, table_id="table_localite_revenu")
    context = {
        'details': details,
        'localite': localite
    }
    return  render(request,'revenu.html',context)

Answer 1

Il existe plusieurs façons d'intégrer des représentations graphiques à un site Django utilisant des dataframes pandas:

1. Plotly Express: Plotly Express est une bibliothèque Python qui permet de créer des graphiques interactifs avec peu de code. Il prend en charge plusieurs types de graphiques, notamment les diagrammes en barres, les diagrammes en ligne, les diagrammes en secteurs, etc. Les graphiques sont générés à l'aide de JavaScript et peuvent être intégrés à des pages Web Django. La documentation de Plotly Express est assez complète et fournit des exemples de code pour chaque type de graphique.

2. Bokeh: Bokeh est une bibliothèque Python qui permet de créer des graphiques interactifs avec des données en temps réel. Il prend en charge plusieurs types de graphiques, notamment les diagrammes en barres, les diagrammes en ligne, les diagrammes en secteurs, etc. Les graphiques sont générés à l'aide de JavaScript et peuvent être intégrés à des pages Web Django. La documentation de Bokeh est assez complète et fournit des exemples de code pour chaque type de graphique.

3. Conversion en HTML ou JSON: Vous pouvez également convertir les dataframes pandas en HTML ou JSON, puis les intégrer à des pages Web Django. Cela peut être fait en utilisant les fonctions to_html () ou to_json () de pandas. Cependant, cette méthode ne permet pas de créer des graphiques interactifs.

4. Matplotlib: Matplotlib est une bibliothèque Python qui permet de créer des graphiques de qualité publicationnelle en utilisant une syntaxe simple. Il prend en charge plusieurs types de graphiques, notamment les diagrammes en barres, les diagrammes en ligne, les diagrammes en secteurs, etc. Les graphiques sont générés à l'aide de Python et peuvent être intégrés à des pages Web Django. La documentation de Matplotlib est assez complète et fournit des exemples de code pour chaque type de graphique.

En fin de compte, le choix de la méthode dépendra des besoins spécifiques de votre projet. Si vous avez besoin de graphiques interactifs, Plotly Express ou Bokeh sont de bonnes options. Si vous avez besoin de graphiques de qualité publicationnelle, Matplotlib est une bonne option. Si vous préférez une méthode simple, la conversion en HTML ou JSON peut être suffisante.