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从JSON到仪表板：可视化duckdb查询在简化中使用Plotly
学习如何连接几种基本工具来开发简单而直观的仪表板。
来源:KDnuggets＃简介
＃数据是公司最重要的资源，数据中的见解可能会使利润和失败之间有所不同。但是，原始数据很难理解，因此我们将其可视化在仪表板中，因此非技术人员可以更好地浏览它。
构建仪表板并不简单，尤其是在使用JSON数据时。幸运的是，许多Python库可以合并以创建有用的工具。
在本文中，我们将学习如何使用简化和情节开发仪表板，以可视化JSON文件中数据的DuckDB查询。
好奇？让我们参与其中。
＃仪表板开发
在开发仪表板之前，让我们了解一下要使用的工具。
首先，JSON或JavaScript对象表示法，是一种基于文本的格式，用于使用键值配对和数组来存储和传输数据。它是用于API的常用格式和系统之间的数据互换。
接下来，DuckDB是一种用于分析工作负载的开源RDBMS（关系数据库管理系统）。这是一个过程中的在线分析处理（OLAP）SQL数据库，它直接在Python流程中运行，而无需管理单独的服务器。它还针对快速执行进行了优化，非常适合使用大型数据集进行数据分析。
duckdb简化通常用于仪表板开发。它是用于使用Python开发交互式数据Web应用程序的开源框架。要开发仪表板，我们不需要了解HTML，CSS或JavaScript。
简化我们还将在Python中使用Pandas，这是一个强大的库进行数据操作和分析。
pandas最后，Plotly是用于开发交互式图和图表的开源库。它可以与仪表板开发库（例如Sleatlit）集成。
plotly这是我们将使用的工具的基本解释。让我们开始开发JSON仪表板。我们将使用以下结构，因此请尝试如下创建它。
要求.txt
精简 DuckdB 熊猫 Plotly
dataframe
和